Comparative evaluation of network reconstruction methods in high dimensional settings (2017)
- Authors:
- Autor USP: BOLFARINE, HENRIQUE - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Assunto: ESTATÍSTICA
- Keywords: Correlação parcial; Gaussian Graphical Model; GGMridge; GGMridge; GLasso; GLasso; Graphical model; LPC; LPC; Modelos gráficos; Modelos Gráficos Gaussianos; Network Reconstruction; Partial correlation; Reconstrução de redes
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Vários métodos tem sido propostos para a reconstrução de redes em alta dimensão, que e tratada como um Modelo Gráfico Gaussiano. Neste trabalho vamos analisar três métodos diferentes, o método Graphical Lasso (GLasso), Graphical Ridge (GGMridge) e um novo método chamado LPC, ou Correlação Parcial Local. A avaliação será realizada em dados de alta dimensão, gerados a partir de grafos aleatórios (Erdos-Renyi, Barabasi-Albert, Watts-Strogatz ), usando Receptor de Operação Característica, ou curva ROC. Aplicaremos também os metidos apresentados, na reconstrução da rede de co-expressão gênica para tumores de câncer cervical
- Imprenta:
- Data da defesa: 17.04.2017
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ABNT
BOLFARINE, Henrique. Comparative evaluation of network reconstruction methods in high dimensional settings. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18052017-001105/. Acesso em: 17 maio 2024. -
APA
Bolfarine, H. (2017). Comparative evaluation of network reconstruction methods in high dimensional settings (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18052017-001105/ -
NLM
Bolfarine H. Comparative evaluation of network reconstruction methods in high dimensional settings [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18052017-001105/ -
Vancouver
Bolfarine H. Comparative evaluation of network reconstruction methods in high dimensional settings [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18052017-001105/
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