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@MastersThesis{Ruivo:2008:AnInDa,
               author = "Ruivo, Heloisa Musetti",
                title = "An{\'a}lise integrada de dados ambientais utilizando 
                         t{\'e}cnicas de classifica{\c{c}}{\~a}o e agrupamento de 
                         microarranjos de DNA",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2008",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2007-12-17",
             keywords = "agrupamento, classifica{\c{c}}{\~a}o, biologia molecular, 
                         limnologia, climatologia, clustering, classification, molecular 
                         biology, limnology, climatology.",
             abstract = "O crescente dil{\'u}vio de dados na {\'a}rea de ci{\^e}ncias 
                         ambientais gera um gargalo na sua an{\'a}lise e 
                         interpreta{\c{c}}{\~a}o. Esta tend{\^e}ncia requer cada vez 
                         mais o emprego de t{\'e}cnicas estat{\'{\i}}sticas e 
                         computacionais avan{\c{c}}adas de extra{\c{c}}{\~a}o do 
                         conhecimento. Na biologia molecular experimental, por exemplo, os 
                         microarranjos de DNA s{\~a}o, hoje em dia, uma das tecnologias 
                         chave em estudos gen{\^o}micos e geram gigabytes de dados de 
                         express{\~a}o g{\^e}nica. Por este motivo a bioinform{\'a}tica 
                         {\'e} uma das {\'a}reas pioneiras no tratamento de vastos 
                         volumes de informa{\c{c}}{\~a}o. Esta disserta{\c{c}}{\~a}o 
                         tem por objetivo mostrar que {\'e} poss{\'{\i}}vel transpor 
                         t{\'e}cnicas computacionais que s{\~a}o utilizadas atualmente na 
                         bioinform{\'a}tica, para a {\'a}rea ambiental. As 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es realizadas investigaram, inicialmente, 
                         quais foram os fatores clim{\'a}ticos associados {\`a} grande 
                         seca de 2005 na Amaz{\^o}nia. Como outra aplica{\c{c}}{\~a}o, 
                         procurou-se identificar quais s{\~a}o as vari{\'a}veis 
                         fisico-qu{\'{\i}}micas que controlam a emiss{\~a}o de gases de 
                         efeito estufa em reservat{\'o}rios de hidrel{\'e}tricas. Em 
                         ambas as aplica{\c{c}}{\~o}es, grandes volumes de dados 
                         origin{\'a}rios de diferentes fontes foram organizados como se 
                         fossem experimentos de microarranjos. Os resultados obtidos 
                         comprovam que m{\'e}todos de an{\'a}lise da bioinform{\'a}tica 
                         podem ser extremamente {\'u}teis na {\'a}rea ambiental. 
                         ABSTRACT: The growing flood of data in the environmental sciences 
                         generates a bottleneck in this information extraction as well as 
                         in its analysis and interpretation. This tendency requests the 
                         employment of computational techniques and advanced statistics 
                         analysis increasingly. In the experimental molecular biology, for 
                         instance, DNA microarrays, nowadays, one of the key technologies 
                         in gene expression studies, and they generate gigabytes of gene 
                         expression data making it one of the pioneering areas in the 
                         treatment of this vast information. The objective of this 
                         dissertation is to show the possibility of transpose computational 
                         techniques currently used in the bioinformatic, into the 
                         environmental area. Initially the accomplished applications 
                         investigated, which were the climatic component for the great 
                         drought of Amazonia in 2005. As another application, we have been 
                         identified the physiochemical variables that control the emission 
                         of greenhouse effect in hydroelectric dams. In both applications, 
                         great volumes of original data of different sources were organized 
                         as microarray experiments. The results shows that methods of 
                         analysis of the bioinformatic can be extremely useful in the 
                         environmental area.",
            committee = "Silva, Jos{\'e} Demisio Sim{\~o}es da (presidente) and Ramos, 
                         Fernando Manuel (orientador) and Rosa, Reinaldo Roberto and 
                         Martinez, Alexandre Souto",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Integrated data environmental analysis using classification 
                         technology and clustering of DNA microarray",
             language = "pt",
                pages = "98",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/SshrG",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/SshrG",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "2021, Dec. 04"
}


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