Algoritmos de agrupamento aplicados a dados de expressão gênica de câncer: um estudo comparativo

The use of clustering methods for the discovery of cancer subtypes has drawn a great deal of attention in the scientific community. While bioinformaticians have proposed new clustering methods that take advantage of characteristics of the gene expression data, the medical community has a preference for using classic clustering methods. There have been no studies thus far performing a large-scale evaluation of different clustering methods in this context. This work presents the first large-scale analysis of seven different clustering methods and four proximity measures for the analysis of 35 cancer gene expression data sets. Results reveal that the finite mixture of Gaussians, followed closely by k-means, exhibited the best performance in terms of recovering the true structure of the data sets. These methods also exhibited, on average, the smallest difference between the actual number of classes in the data sets and the best number of clusters as indicated by our validation criteria. Furthermore, hierarchical methods, which have been widely used by the medical community, exhibited a poorer recovery performance than that of the other methods evaluated. Moreover, as a stable basis for the assessment and comparison of different clustering methods for cancer gene expression data, this study provides a common group of data sets (benchmark data sets) to be shared among researchers and used for comparisons with new methods

Structural bioinformatics study of cyclin-dependent kinases complexed with inhibitors

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Modelagem molecular da Chiquimato quinase de Mycobacterium leprae

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O uso de rede neural artificial MLP na predição de estruturas secundárias de proteínas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo estrutural de quinases dependentes de ciclinas por métodos de modelagem molecular comparativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem molecular da interação entre a proteína de fusão do vírus sincicial respiratório humano e inibidores da ação viral. -

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Caracterização molecular e expressão heteróloga do alérgeno fosfolipase A1 do veneno de Polybia paulista (Hymenoptera; Vespidae)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise comparativa da expressão protéica em glândulas pós-faríngeas de saúva-limão, Atta sexdens rubropilosa Forel, 1908 (Hymenoptera: Formicidae) submetidas à suplementação lipídica

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Biologia Celular e Molecular) - IBRC

Transcript finishing initiative: contribuição do laboratório IL2

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Biologia Celular e Molecular) - IBRC

Análise metaloproteômica de cálcio, ferro e zinco em colostro, leite de transição e leite maduro humanos

Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

Identificação de fatores de transcrição de Neurospora crassa envolvidos na regulação do metabolismo de glicogênio

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Caracterização molecular do arco da alça V3 da gp 120 do HIV-1

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Paralelização da ferramenta de alinhamento de sequências MUSCLE para um ambiente distribuído

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Algoritmos de alinhamento múltiplo e técnicas de otimização para esses algoritmos utilizando Ant Colony

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Purificação, caracterização, cristalização e modelagem molecular teórica da fração giroxina do veneno de Crotalus durissus terrificus (Laurenti 1768)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)