Procesamiento de señales en grafos para medir distancias en la ontología de genes

Las medidas de similitud semántica en base a ontologías son útiles en muchas aplicaciones, por ejemplo para la inferencia de funciones de genes o proteínas. Las medidas tradicionales para esta aplicación se basan en la frecuencia de anotación de términos, y no cumplen con ciertas propiedades básicas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	López, Tiago, Di Persia, Leandro E., Milone, Diego H.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Ontología de genes Distancias Señales en grafos Laplaciano Transformada de Fourier en grafos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140903 http://50jaiio.sadio.org.ar/pdfs/est/EST-02.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Las medidas de similitud semántica en base a ontologías son útiles en muchas aplicaciones, por ejemplo para la inferencia de funciones de genes o proteínas. Las medidas tradicionales para esta aplicación se basan en la frecuencia de anotación de términos, y no cumplen con ciertas propiedades básicas cuando se las utiliza como distancias. En este trabajo se propone definir nuevas medidas que incorporen la estructura del grafo de la ontología de genes, aplicando la teoría de procesamiento de señales en grafos. Los genes representados como señales en el grafo, definiendo caminos que recorren el grafo desde la raíz hasta los términos anotados. El desempeño de las medidas propuestas se evalúa en primer lugar calculando la distancia entre genes anotados en una sub-ontología sencilla, con distintos conjuntos de genes. Luego se evalúa el desempeño en la aplicación de interés, prediciendo funciones de genes mediante un enfoque Bayesiano. Las medidas propuestas se ajustan mejor a las nociones intuitivas de distancia y obtienen un mejor desempeño en la inferencia.
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