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Análise estatística baseada na construção de árvores de classificação e regressão de microRNAs de pacientes com adenocarcinoma pulmonar

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Data

2020-02-19

Orientador

Oliveira, Rogério Antonio de
Reis, Patrícia Pintor dos

Coorientador

Pós-graduação

Biometria - IBB

Curso de graduação

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Dissertação de mestrado

Direito de acesso

Acesso abertoAcesso Aberto

Resumo

Resumo (português)

O adenocarcinoma pulmonar é um problema mundial na saúde pública e representa uma das maiores causa de morte por câncer no mundo. Os microRNAs são grandes reguladores e têm sido propostos como biomarcadores em diversos tipos de cânceres. O objetivo desta pesquisa é encontrar possíveis microRNAs para melhorar a classificação dos tecidos (normal ou tumoral) e a sobrevivência dos pacientes. Utilizou-se o banco de dados do projeto Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) para pacientes com adenocarcinoma pulmonar (LUAD). A análise estatística empregada foi baseada na construção de árvores de classificação, que encontrou o miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p e let-7g-3p estatisticamente significativos, e árvore de regressão para a sobrevivência dos pacientes, que encontrou o miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p e miR-4999-5p estatisticamente significativos.

Resumo (inglês)

Pulmonary adenocarcinoma is a worldwide public health problem and represents one of the biggest causes of cancer death in the world. MicroRNAs are strong regulators and have been proposed as biomarkers in several types of cancer. The objective of this research is to find possible microRNAs to improve the classification of tissues (normal or tumor) and patient survival. We used the database of the Atlas of Cancer Genome project (TCGA) for patients with pulmonary adenocarcinoma (LUAD). A statistical analysis employed was based on the construction of classification trees, which found miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p and let-7g-3p, with statistical classification, and regression tree for the situation of patients, who found miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p and miR-4999-5p are statistically used.

Descrição

Idioma

Português

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