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Tipo: Outros
Título: Algoritmos de Inferência de Redes de Regulação Gênica usando Deep Learning
Autor(es): MATHEUS DROPPA OMIDO
Primeiro orientador: CARLOS HENRIQUE AGUENA HIGA
Resumo: Nesta Atividade Orientada de Ensino (AOE) estudamos o problema da inferência de redes de regulação gênica, usando Deep Learning e dados de single cell RNA-Seq (scRNA-Seq). Para isso, estudamos os conceitos de Deep Learning a partir de um curso de Neural Networks and Deep Learning.Foi realizada uma revisão na literatura científica sobre metodologias de inferência de redes que utilizam modelos de Deep Learning. A partir dos códigos-fonte disponibilizados em alguns dos artigos estudados, experimentos foram parcialmente realizados.
Abstract: In this Guided Teaching Activity (GTA), we studied the problem of inferring gene regulatory networks using Deep Learning and single-cell RNA-Seq (scRNA-Seq) data. To do this, we studied the concepts of Deep Learning from a course on Neural Networks and Deep Learning. A review of the scientific literature on network inference methodologies using Deep Learning models was conducted. Based on the source code provided in some of the studied articles, experiments were partially performed.
Palavras-chave: Deep Learning
scRNA-Seq
Rede Neural
Redes de Regulação Gênica
País: 
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Restrito
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/14078
Data do documento: 2025
Aparece nas coleções:Sistemas de Informação - Bacharelado (FACOM)

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