Logistic regression models with applications in molecular biology

dc.creatorGrandin, Lori Cristina
dc.date2006
dc.date2006-10-03T00:00:00Z
dc.date2017-03-28T21:20:06Z
dc.date2017-06-21T18:35:57Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T02:58:27Z
dc.date.available2018-03-29T02:58:27Z
dc.identifier(Broch.)
dc.identifierGRANDIN, Lori Cristina. Aplicações de modelos logisticos regressivos em biologia molecular. 2006. 103p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: <http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000378248>. Acesso em: 28 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307187
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1324189
dc.descriptionOrientador: Hildete Prisco Pinheiro
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
dc.descriptionResumo: O avanço do sequenciamento dos genes tem incentivado o desenvolvimento de novas técnicas estatísticas para analisar dados genéticos. Nesse trabalho, os modelos logísticos regressivos, introduzidos por Bonney (1986), são apresentados primeiramente no contexto de análise de dados de família e posteriormente esses modelos são utilizados para analisar freqüências de códons em seqüências de DNA mitocondrial. Considerar independência entre os nucleotídeos no códon pode ser uma suposição muito forte, ou seja, biologicamente irreal. Por isso, várias estruturas de dependência são apresentadas para analisar as freqüências dos códons. Por exemplo, uma estrutura markoviana de primeira ordem pode ser adequada para explicar a dependência das bases no códon. A função de log-verossimilhança é avaliada e várias comparações são feitas para analisar qual o modelo mais parcimonioso. Aplicações desses modelos são feitas utilizando-se dados reais de seqüências do gene NADH4 do genoma mitocondrial humano
dc.descriptionAbstract: The advance of gene sequencing has stimulated the development of new statistical techniques to analyze genetic data. In this work the logistic regressive models, introduced by Bonney (1986), are presented first in the context of analysis of familial data and then they are used to analyze codon frequencies in mitochondrial DNA sequences. The assumption of independence among nucleotide frequencies in a codon can be a very strong one, or biologically unreal. In view of this, several structures of dependence are presented to analyze the codon frequencies. For example, a first order Markovian structure can be appropriate to explain the dependence of the base frequencies in the codon. The log-likelihood function is evaluated and several comparisons are made to analyze which is the most parcimonious model. Applications of these models are made using real data of NADH4 gene sequences of the human mitochondrial genome
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionBioestatistica
dc.descriptionMestre em Estatistica
dc.format103p. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectSequência de nucleotídeos
dc.subjectAnálise de sequência de DNA
dc.subjectAnálise de regressão logística
dc.subjectNucleotydeos sequence
dc.subjectLogistic regression
dc.subjectAnalysis
dc.subjectDNA sequences analysis
dc.titleAplicações de modelos logisticos regressivos em biologia molecular
dc.titleLogistic regression models with applications in molecular biology
dc.typeTesis


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