 |
Software |  |
1 Projetos ativos
1.1 randomMachines
An Ensemble Modeling using Random Machines. A novel ensemble method employing Support Vector Machines (SVMs) as base learners. This powerful ensemble model is designed for both classification (Ara A., et. al, 2021), and regression (Ara A., et. al, 2021) problems, offering versatility and robust performance across different datasets and compared with other consolidated methods as Random Forests (Maia M, et. al, 2021).
Autor: Prof. Anderson Ara e colaboradores
1.2 NetSci
Calculates network measures such as Largest Connected Component (LCC), Proximity, Separation, Jaccard Index, along with permutation, when needed.
Autora: Profa Deisy Gysi
1.3 CoDiNA
Categorize links and nodes from multiple networks in 3 categories: Common links (alpha) specific links (gamma), and different links (beta). Also categorizes the links into sub-categories and groups. The package includes a visualization tool for the networks. More information about the methodology can be found at this link
Autora: Profa Deisy Gysi
1.4 RichR
It provides a list of genes associated to diseases (g2d complete) based on the following 4 publications: GS2D, Fontaine (2016), DisGeNET, Pinero (2016), Berto (2016) and PsyGeNET, Sacristan (2015). Those lists were combined and manually curated to have matching disease names. When provided a list of gene names, it calculates the disease enrichment of the gene set. The enrichment is calculated using proportion test and Fisher’s exact test. Adjusted fdr p-values are returned alongside with p-values combined using the Fisher’s method.
Autora: Profa Deisy Gysi
1.5 wTO
Computes the Weighted Topological Overlap with positive and negative signs (wTO) networks given a data frame containing the mRNA count/expression/abundance per sample, and a vector containing the interested nodes of interaction (a subset of the elements of the full data frame). It also computes the cut-off threshold or p-value based on the individuals bootstrap or the values reshuffle per individual. It also allows the construction of a consensus network, based on multiple wTO networks. The package includes a visualization tool for the networks.
Autora: Profa Deisy Gysi
1.6 mcglm
The mcglm package fits multivariate covariance generalized linear models (McGLMs).
Autor: Prof. Wagner Hugo Bonat e colaboradores
1.7 geoR
The geoR package fits (Gaussian) geostatistical model and provide some tools for geostatistical adata analysis.
Autor: Prof. Paulo Justiniano Ribeiro Junior e colaboradores
1.8 Bioestat
A aplicativo Bioestat possui um conjunto de procedimentos estatísticos direcionado para aplicações em áreas Biológicas, sendo também útil para outras áreas.
O programa foi DESENVOLVIDO em linguagem FORTRAN.
Autor: Prof. Joaquim Carlos Sena Maia (jcsenamaia EM gmail.com), aposentado do DEST.
Download (última atualização: 29/07/2024):
- Arquivo zip com executável para Windows e Tutorial.
- Tutorial (pdf) do programa.
- O código fonte pode ser obtido sob solicitação e compilado em outros sistemas operacionais.
1.9 GADVCVD
A aplicativo GADVCVD (grau de agregação/discriminação para variáveis contínuas e discretas), desenvolvido em inglês na linguagem Fortran-90,
tem como objetivo analisar estatisticamente caracteres taxonômicos dentro de um grupo de seres vivos, avaliando a capacidade de cada carácter para agregar indivíduos formando subgrupos ou para individualizá-los dentro do grupo analisado.
O programa implementa os métodos apresentados em:
MAIA, J.C.S. 2024 . An objective criterion for weighting taxonomic characters. Taxonomic weighting. MOJ Biol Med. 2024;9(2):67-71. DOI: 10.15406.
Link: https://medcraveonline.com/MOJBM/an-objective-criterion-for-weighting-taxonomic-characters.html
Uma lista mais completa de publicações do autor relacionadas ao tema está disponível neste link.
O aplicativo é complementado por um tutorial, também em inglês, que explica detalhadamente o uso dos dados e a interpretação dos resultados calculados a partir de exemplos propostos. A funcionalidade do GADVDVD está também inserida no aplicativo BIOESTAT como aplicação 17.
Autor: Prof. Joaquim Carlos Sena Maia (jcsenamaia EM gmail.com), aposentado do DEST.
Download (última atualização: 27/06/2024):
- Arquivo zip com executável para Windows e Tutorial.
- Tutorial (pdf) do programa.
- O código fonte pode ser obtido sob solicitação ao autor e compilado em outros sistemas operacionais.
1.10 labestData
Conjuntos de dados diversos para ilustração de métodos e análises estatísticas.
Autor: Prof. Walmes Marques Zeviani, Grupo PET-Estatística e colaboradores.
2 Outros Projetos (descontinuados)
2.1 Rcitrus
Software para análise estatística de dados de incidência de doenças em plantas.
Autor: Elias Teixeira Krainski e colaboradores
2.2 aRT
Integração entre o software R a e biblioteca terralib.
Autor: Pedro Ribeiro e colaboradores
2.3 geoRglm
Functions for inference in generalised linear spatial models. The posterior and predictive inference is based on Markov chain Monte Carlo methods. Package ‘geoRglm’ is an extension to the package ‘geoR’, which must be installed first.
Autor: Ole Christensen, Paulo Justiniano Ribeiro Junior e colaboradores.
2.4 pad
Autor: Paulo Justiniano Ribeiro Junior e Peter J Diggle.
Pacote de apoio didático de disciplina ministrada pelo Prof Diggle.