Autor: Thyago Salva (Currículo Lattes)
Resumo
Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão esparsos e na presença de ruído ainda é um desafio nos dias de hoje. Neste trabalho, foram utilizados dois Algoritmos de Estimação de Distribuição distintos para inferir uma Rede de Regulação Gênica. A fim de avaliá-los, os algortimos foram aplicados em três tipos de dados: (i) dados simulados a partir de uma distribuição Gaussiana multivariada, (ii) dados simulados a partir de um simulador realista, GeneNetWeaver e (iii) dados a partir de experimentos de citometria de fluxo. Os métodos de inferências em questão apresentam um desempenho comparável com algoritmos de inferência tradicionais em termos de precisão na reconstrução da rede.