Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers - Ribeiro, Paulo Henrique; Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Adriane Feijó; Simão, Adenilso da Silva (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2022)
As células com mutações drivers podem proliferar mais rapidamente do que outras células, gerando mais células-filhas e ocasionando o surgimento do tumor. Nesse contexto, existem métodos computacionais para identificar possíveis mutações drivers em uma amostra de células. O DriverNet é um método para classificar as mutações de uma amostra, indicando as que possuem maior probabilidade de serem mutações drivers. Este trabalho apresenta uma nova proposta para identificar mutações drivers baseado no método DriverNet. A nova proposta, que necessita de um conjunto menor de dados de entrada que o método DriverNet, identificou genes relacionados ao câncer de conjuntos de dados do projeto TCGA.