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Inferência Bayesiana em agrupamentos e classificação aplicados à expressão gênica

Processo: 02/04698-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2002
Vigência (Término): 31 de agosto de 2004
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Carlos Alberto de Braganca Pereira
Beneficiário:
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil

Resumo

A tecnologia mais avançada disponível no mundo atualmente para o estudo da expressão gênica em escala genômica é a tecnologia de microarrays, ou chips de cDNA. Como parte da estratégia pós-genoma brasileira, esta tecnologia de ponta está sendo implementada na USP, com apoio da FAPESP, através do Projeto Temático CAGE - Cooperation for Analysis of Gene Expression. Esta tecnologia, como a maioria das biotecnologias atuais, exige capacitação e interação multidisciplinar. A bioinformática e a bioestatística tem importantes papeis na extração de conhecimento desta nova ferramenta experimental, pois freqüentemente faz-se inferência sobre centenas de genes. Um dos problemas estatísticos mais relevantes associados a esse novo paradigma experimental da Biologia Molecular são os de padrões, classificação e agrupamento em sub-populações. Neste projeto de pesquisa pretendemos desenvolver uma metodologia bayesiana própria para análise de dados de expressão gênica obtidos por microarray. Ao desenvolver nossa concepção, pretendemos aplicá-la a dados reais. Estes dados reais deverão ser obtidos por colaboração com grupos de Biologia Molecular, participantes ou não no Projeto CAGE, ou poderão ser escolhidos dados publicados disponíveis em bancos-de-dados. Durante o desenvolvimento, métodos estatísticos usuais na área de análise de microarray também serão aplicados a eventuais dados inéditos obtidos, como contrapartida nas colaborações. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
VÊNCIO‚ R.; BRENTANI‚ H.; PATRÃO‚ D.; PEREIRA‚ C. Bayesian model accounting for within-class biological variability in Serial Analysis of Gene Expression (SAGE). BMC Bioinformatics, v. 5, n. 1, p. 119, 2004.
VÊNCIO‚ R.Z.N.; BRENTANI‚ H.; PEREIRA‚ C.A.B. Using credibility intervals instead of hypothesis tests in SAGE analysis. Bioinformatics, v. 19, n. 18, p. 2461-2464, 2003.

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