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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.95.2006.tde-09032007-172617
Document
Auteur
Nom complet
Fábio Nakano
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2006
Directeur
Jury
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Président)
Achcar, Jorge Alberto
Cozman, Fabio Gagliardi
Klaczko, Louis Bernard
Otto, Paulo Alberto
Titre en portugais
Um novo modelo para cálculo de probabilidade de paternidade - concepção e implementação
Mots-clés en portugais
DNA
Estatística
índice de paternidade
microssatélites
Redes Bayesianas
Short Tandem Repeat
teste de paternidade
Resumé en portugais
Nesta tese são apresentados um novo modelo estatístico para cálculo de probabilidade de paternidade e sua implementação em software. O modelo proposto utiliza o genótipo como informação básica, em contraste com outros modelos que usam alelos. Por esta diferença, o modelo proposto resulta mais abrangente, mas que, sob certas restrições, reproduz os resultados dos modelos que usam alelos. Este modelo foi implementado em um software que recebe descrições da genealogia e dos marcadores em uma linguagem dedicada a isso e constrói uma rede bayesiana para cada marcador. O usuário pode definir livremente a genealogia e os marcadores. O cálculo da probabilidade de paternidade é feito, sobre as redes construídas, por um software para inferência em redes bayesianas e a probabilidade de paternidade combinada considerando todos os marcadores é calculada, resultando em um "índice de paternidade.
Titre en anglais
A Novel Model for Paternity Probability Calculation - Design and Implementation
Mots-clés en anglais
Bayesian Networks
DNA
Microssatelite
Paternity Index
Paternity Test
Short Tandem Repeat
Statistics
Resumé en anglais
This thesis presents a novel statistical model for calculation of the probability of paternity and its implementation as a software. The proposed model uses genotype as basic information. Other models use alleles as basic information. As a result the proposed model is broader, in the sense that, under certain constraints the results from the other models are reproduced. The software implementation receives pedigree and markers data, in a specifically designed language, as input and builds one bayesian network for each marker. The user can freely define any pedigree and any marker. Paternity probabilities for each locus are calculated, from the built networks, by a software for inference on Bayesian Networks and these probabilities are combined into a single "paternity index".
 
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Date de Publication
2007-05-07
 
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