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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.95.2006.tde-09032007-172617
Documento
Autor
Nome completo
Fábio Nakano
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Presidente)
Achcar, Jorge Alberto
Cozman, Fabio Gagliardi
Klaczko, Louis Bernard
Otto, Paulo Alberto
Título em português
Um novo modelo para cálculo de probabilidade de paternidade - concepção e implementação
Palavras-chave em português
DNA
Estatística
índice de paternidade
microssatélites
Redes Bayesianas
Short Tandem Repeat
teste de paternidade
Resumo em português
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.
Título em inglês
A Novel Model for Paternity Probability Calculation - Design and Implementation
Palavras-chave em inglês
Bayesian Networks
DNA
Microssatelite
Paternity Index
Paternity Test
Short Tandem Repeat
Statistics
Resumo em inglês
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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Data de Publicação
2007-05-07
 
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