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Utilização de redes neurais evolucionárias para análise de nível de expressão gênica

Processo: 02/12830-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2003
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2004
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Beneficiário:
Instituição-sede : Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos, SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)

Resumo

Uma quantidade crescente de dados relacionados à expressão gênica está sendo gerada pelo projeto Genoma e outros esforços experimentais para determinar a estrutura e a função das moléculas biológicas. A grande quantidade de dados disponível gera a necessidade do desenvolvimento de novas ferramentas que facilitem à compreensão da funcionalidade dos genes. A análise direta em laboratório desse tipo de informação é difícil e cara, o que torna as técnicas, computacionais muito importantes nessa análise. Entretanto, o grau de incerteza destes dados, aliado â sua grande variação e complexidade, faz com que seja impraticável a codificação de algoritmos específicos para, por exemplo, a análise de expressão gênica. Esse tipo de análise pode fornecer informações importantes sobre as funções de uma célula, uma vez que as mudanças na fisiologia de um organismo são acompanhadas por mudanças nos padrões de expressão de seus genes. Este trabalho visa implementar e avaliar o desempenho de Redes Neurais Artificiais quando aplicadas a problemas de reconhecimento de padrões em biologia molecular. Contudo, a topologia e os parâmetros de aprendizado das Redes Neurais Artificiais precisam ser apropriadamente estabelecidos para que a rede funcione efetivamente. Algoritmos Genéticos, algoritmos baseados em mecanismos da genética e de exclusão natural, podem ser utilizados para encontrar arquiteturas mais eficientes. Este projeto propõe a utilização de Redes Neurais Artificiais, otimizadas por meio de Algoritmos Genéticos, para a classificação de ciados de expressão de genes, principalmente aqueles provenientes do projeto FAPESP/LICR Clinical Genomics Project (Processo 02/01971-5). (AU)