Palestrante:

 

Ana Gabriela Pereira de Vasconcelos

(aluna do Mestrado em Estatística da USP e ex-aluna do EST/UnB)

 

DATA:                03/12/2019 (terça-feira)

HORÁRIO:        14h00

LOCAL:           Auditório do Prédio CIC/EST

 

Resumo da palestra:

Com o avanço da biotecnologia uma grande quantidade de diferentes tipos de dados vem sendo coletada cada dia e muito já tem sido feito para analisar cada um separadamente. Em contrapartida, recentemente,há um aumento do interesse análises combinadas de diferentes dados para obter informações mais integradas.Porém, muitas das metodologias clássicas utilizadas para esse fim supõem dados completos e quantitativos, o que dificilmente ocorre na prática, principalmente em dados de estudos observacionais. É bastante comum aplicações em que a matriz de dados apresenta dados faltantes e com variáveis de diversos tipos: quantitativas, binárias, categóricas, ordinais, etc. Portantoneste projeto será explorado o uso de Generalized Low Rank Models (Udellet al., 2016) em dados multi-ômicos (que incluem informações genotípicas, de expressão gênica, proteínas, etc), que pode ser útil tanto para redução de dimensionalidade quanto para predição e obtenção de variáveis latentes. Sua estrutura, implementação computacional e resultados serão também comparados com outras técnicas já consolidadas neste contexto.