Estudo da entropia de tsallis para a inferência de redes gênicas

The amount of information in a system can be measured by entropy. A particular case of a system is a network formed by the interaction between genes, known as gene networks. In this work we study how one type of non-extensive entropy, Tsallis entropy, can provide the greatest amount of information for gene networks, through the choice of the best non-extensive parameter q. It is shown that it is possible to obtain numerically the best parameter, and that it depends on the number of degrees of freedom of the system, in the binary case the best value being approximately 2.46. This result is tested in the context of gene network inferences, initially with logic gates, followed by artificial gene networks and finally with experimental data obtained from the DREAM4 challenge. At last, these results are compared with results from previous works, indicating the adequacy of Tsallis entropy for the inference of gene networks. ; A quantidade de informação de um sistema pode ser medida pela entropia. Um caso particular de sistema é uma rede formada pela interação entre genes, conhecida como redes gênicas. Neste trabalho estuda-se como uma entropia não-extensiva, a entropia de Tsallis, pode fornecer a maior quantidade de informação para as redes gênicas, através da escolha do melhor parâmetro não-extensivo q. Mostra-se que é possível obter numericamente o melhor parâmetro, e que ele depende do número de graus de liberdade do sistema, no caso binário o melhor valor sendo aproximadamente 2, 46. Esse resultado é testado no contexto da inferências de redes gênicas, inicialmente com portas lógicas, seguido de redes gênicas artificiais e por último com dados experimentais obtidos no desafio DREAM4. Por m, são comparados com resultados de trabalhos anteriores, indicando a adequação da entropia de Tsallis na inferência de redes gênicas.