Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo

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Date
2023-10-12
Authors
Pons, Claudia Fabiana
Ferella, Nicolás
Pizio, Pablo Román
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Sociedad Argentina de Informática (SADIO)
Abstract
El avance de la tecnología y los procesos de secuenciación de genomas de las últimas décadas ha logrado poner al alcance de investigadores de todo el mundo grandes volúmenes de datos biológicos, que debido a su gran escala, los mismos resultan difíciles de analizar en su totalidad, por lo cual es intuitivo pensar en Inteligencia Artificial para trabajar con dicha información. Con el objetivo de disminuir la brecha existente entre el investigador y las herramientas de Inteligencia Artificial, se desarrolló un software que permite crear un espacio de trabajo para un organismo biológico, realizar el procesamiento de los genomas correspondientes y permitir la creación y entrenamiento de modelos de Machine Learning desde una interfaz gráfica. Los modelos entrenados luego se analizan para buscar qué patrones determinan el resultado de la propiedad biológica a investigar sobre el organismo biológico en cuestión, y así encontrar los genes de mayor impacto en las predicciones del modelo, permitiendo al investigador el posterior análisis en laboratorio de un gen deseado.
Description
Keywords
Inteligencia Artificial, genética, Big Data, ácido desoxirribonucleico, ADN, Machine Learning
Citation
Ferella, N.; Pizio, P.; Pons, C. (2023). Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de machine learning sobre secuencias de genoma completo. En: Memorias de Las JAIIO, 9(6), 218-234.