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Clasificación no lineal para datos de conteo: aplicación a datos de expresión de secuenciación de RNA

Rodríguez Castro, Diana Carolina (2017) Clasificación no lineal para datos de conteo: aplicación a datos de expresión de secuenciación de RNA. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

Uno de los principales objetivos en el estudio de datos genómicos es la clasificación de genes basados en su coexpresión. Aqu´ı se propone un kernel (medida de similitud) basado en la distancia Poisson y otra basada en información mútua para clasificar genes usando el método no lineal máquina de soporte vectorial en datos de conteo RNAseq, sus resultados se comparan con el método lineal discriminante Poisson., Abstract. One of the main objectives in the study of genomic data is the classification of genes based on their coexpression. Here we propose a kernel (measure of similarity) based on Poisson distance and another based on mutual information to classify genes using the non-linear method vector support machine in RNAseq count data, their results are compared with the Poisson discriminant linear method

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:López Kleine, Liliana
Información adicional:Magíster en Estadística. Línea de Investigación: Estadística Genómica.
Palabras clave:Discriminante Lineal Poisson, Distancia Poisson, Kernel, Máquina de soporte vectorial, RNAseq, Datos genómicos, Poisson discriminant, Poisson distance, Kernel, Support vector machine, Mutual information, RNAseq
Temática:3 Ciencias sociales / Social sciences > 31 Colecciones de estadística general / Statistics
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 51 Matemáticas / Mathematics
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ciencias > Departamento de Estadística
Código ID:61130
Enviado por : DIANA CAROLINA RODRIGUEZ CASTRO
Enviado el día :10 Dec 2017 00:26
Ultima modificación:10 Dec 2017 00:26
Ultima modificación:10 Dec 2017 00:26
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