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O aumento crescente de dados de bio-informática é acompanhado pelo aumento da demanda por ferramentas computacionais utilizadas para uma análise mais rápida e eficiente de dados biológicos. As bases de dados de bio-informática contêm tantos dados que se tornam quase impossíveis de serem analisados manualmente para tomadas de decisões valiosas. Por isso técnicas de agrupamento são muito úteis na análise desses dados já que centenas de atributos independentes necessitam ser considerados simultaneamente para modelar com veracidade o comportamento e os padrões entre os genes. Este trabalho estuda a aplicação de técnicas de agrupamento suaves, derivadas das redes de Kohonen, fazendo uma validação estatística dos resultados da aplicação de tais algoritmos.