Uso de expressão gênica de RNA na predição de câncer: modelos, desempenho e interpretação
| dc.contributor.advisor | Oliveira, André Rodrigues | |
| dc.contributor.author | Koo, Alex Se Yoon | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-02T18:40:03Z | |
| dc.date.available | 2025-07-02T18:40:03Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-18 | |
| dc.description | Indicado para publicação. | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40999 | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | |
| dc.subject | deep learning | |
| dc.subject | gene expression | |
| dc.subject | RNA | |
| dc.subject | feed Forward Neural Network | |
| dc.title | Uso de expressão gênica de RNA na predição de câncer: modelos, desempenho e interpretação | |
| dc.type | TCC | |
| local.publisher.department | Faculdade de Computação e Informática (FCI) |