| Revue: | Genetics and molecular biology |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000424690 |
| ISSN: | 1415-4757 |
| Autores: | Ferreira, Leila Maria1 Sáfadi, Thelma2 Ferreira, Juliano Lino3 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal de Lavras, Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, Lavras, Minas Gerais. Brasil 2Universidade Federal de Lavras, Departamento de Estatistica, Lavras, Minas Gerais. Brasil 3Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria, Bage, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Año: | 2018 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 41 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 884-892 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | Abstract We propose to evaluate genome similarity by combining discrete non-decimated wavelet transform (NDWT) andelastic net. The wavelets represent a signal with levels of detail, that is, hidden components are detected by means ofthe decomposition of this signal, where each level provides a different characteristic. The main feature of the elastic net is the grouping of correlated variables where the number of predictors is greater than the number of observations.The combination of these two methodologies applied in the clustering analysis of the Mycobacterium tuberculosis genome strains proved very effective, being able to identify clusters at each level of decomposition |
| Disciplinas: | Medicina, Matemáticas |
| Palabras clave: | Microbiología, Genética, Matemáticas aplicadas, Red elástica, Genoma, Mycobacterium tuberculosis, Contenido de GC, Análisis de cluster, Transformada Wavelet |
| Keyword: | Microbiology, Genetics, Applied mathematics, Elastic net, Genome, GC content, Mycobacterium tuberculosis, Cluster analysis, Wavelet transform |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
