@MASTERSTHESIS{ 2014:2023387505,
 	title = {Otimização e análise de algoritmos de ordenamento de redes proteicas},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5259",
 	abstract = "A análise por Transcriptograma foi desenvolvida como uma solução para a redução de ruído, comum nas medidas do Transcriptoma provenientes da técnica de microarranjo, e tem demonstrando potencial se aplicada como método para diagnósticos de doenças. A redução do ruído existente nas medidas se dá pelo ordenamento da rede de interações proteicas do organismo, permitindo a análise da expressão gênica em escala de genoma completo. A eficiência do Transcriptograma para a redução do ruído já foi analisada, entretanto, ainda carece a avaliação da qualidade do ordenamento, definindo para isso, amelhor configuração de parâmetros para o algoritmo de ordenamento utilizado pelo Transcriptograma. Até o momento, essa análise é dificultada pelo elevado tempo de execução do algoritmo de ordenamento. Neste trabalho, uma análise das etapas do algoritmo de ordenamento possibilita a realização de otimizações, e consequente redução no tempo de execução, além de permitir a análise mais aprofundadadas configurações dos parâmetros que tem maior influência na qualidade do ordenamento. Aplicando o Transcriptograma a um problema de diagnóstico, utiliza-se a medida do diagnóstico para caracterizar a influência dos parâmetros do algoritmo de ordenamento na obtenção de melhores diagnósticos. Observa-se nos resultados, que a rede proteica utilizada em trabalhos anteriores não apresenta os melhores diagnósticos. Além disso, a minimização do ordenamento, alcançada por meio da execução prolongada do algoritmo de ordenamento, não necessariamente aumenta a probabilidade de encontrar um melhor diagnóstico comparado com o ordenamento aleatório. Mesmo que os resultados experimentais com o diagnóstico não diferenciem estatisticamente o ordenamento aleatória do ordenamento otimizado, estes resultados não podem ser considerados conclusivos pois uma única doença foi avaliada.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}