Seleção de Genes em Dados de Expressão Gênica por meio de um Ensemble Baseado em Grafos - Cândido, Alexssander F.; Dias, Aline Martins; Torres, Luiz C. B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21604, 2026)
Conjuntos de dados de expressão gênica apresentam alta dimensionalidade e poucas amostras, dificultando a identificação de genes estáveis. Este trabalho propõe um ensemble baseado no Grafo de Gabriel (G G ) para analisar a recorrência estrutural de atributos em modelos preditivos. Classificadores são gerados por subamostragem de atributos e avaliados por validação cruzada estratificada. A relevância dos genes é medida pela recorrência entre os modelos de melhor desempenho. Experimentos em conjuntos de dados biomédicos mostram resultados competitivos de ROC-AUC quando comparados a Support Vector Machines reportadas na literatura. Um estudo de caso no dataset Golub identifica genes consistentemente presentes nos modelos mais eficazes.