O aprendizado de máquina é amplamente aplicado na Bioinform...

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Ano: 2025 Banca: FUVEST Órgão: USP Prova: FUVEST - 2025 - USP - Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica) |

Q3303055 Noções de Informática

O aprendizado de máquina é amplamente aplicado na Bioinformática para analisar grandes volumes de dados biológicos, identificar padrões e realizar previsões. Métodos como classificação, clustering e redução de dimensionalidade são empregados para revelar estruturas subjacentes nos dados e facilitar a interpretação de fenômenos biológicos complexos. Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), tSNE e UMAP são utilizadas para reduzir a dimensionalidade e visualizar agrupamentos naturais. Assinale a alternativa que representa uma aplicação adequada da redução de dimensionalidade em análises ômicas.

O PCA é um método não supervisionado usado exclusivamente para classificar amostras em categorias previamente conhecidas.

O t-SNE e o UMAP realizam clustering diretamente, separando amostras em grupos fixos sem necessidade de algoritmos adicionais.

Métodos de redução de dimensionalidade, como PCA, t-SNE e UMAP, auxiliam na visualização e na identificação de padrões em grandes conjuntos de dados biológicos, reduzindo a complexidade dos dados sem descartar informações essenciais.

A redução de dimensionalidade é necessária apenas quando o número de amostras é muito maior que o número de variáveis, tornando-a irrelevante na maioria das análises de expressão gênica.

A aplicação de aprendizado de máquina na Bioinformática dispensa a necessidade de técnicas de redução de dimensionalidade, pois os modelos modernos lidam eficientemente com dados de alta dimensionalidade sem perda de desempenho.

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