Uso de expressão gênica de RNA na predição de câncer: modelos, desempenho e interpretação
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Tipo
TCC
Data de publicação
2025-06-18
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Koo, Alex Se Yoon
Orientador
Oliveira, André Rodrigues
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Programa
Resumo
Com o avanço tecnológico ocorrido nos últimos anos, a área de bioinformática conseguiu expandir suas fronteiras, incorporando a área de tecnologia buscando novos meios de resolver os seus problemas, como por exemplo análise sequencial de DNA para previsão do câncer. Este trabalho tem como objetivo a investigação do uso do Deep Learning para a identificação e previsão de câncer a partir de expressão gênica humana. Propomos um algoritmo de Rede Neural de Propagação Direta, também chamada de FeedForward Neural Network com o objetivo de se destacar dos algoritmos presentes até o momento.O nosso modelo foi criado tanto para a identificação de 17 cânceres (”BLCA”,”BRCA”, ”CESC”, ”COAD”, ”HNSC”, ”KIRC”, ”KIRP”, ”LGG”, ”LIHC”,”LUAD”, ”LUSC”, ”OV”, ”PRAD”, ”SKCM”, ”STAD”, ”THCA”, ”UCEC”) quanto para os 32 cânceres que existem no dataset utilizado.
Descrição
Indicado para publicação.
Palavras-chave
deep learning , gene expression , RNA , feed Forward Neural Network