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

dc.contributor.author Pons, Claudia Fabiana
dc.contributor.author Ferella, Nicolás
dc.contributor.author Pizio, Pablo Román
dc.date.accessioned 2024-06-07T21:47:20Z
dc.date.available 2024-06-07T21:47:20Z
dc.date.issued 2023-10-12
dc.description.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.
dc.identifier.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.
dc.identifier.uri https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/2726
dc.language.iso es
dc.publisher Sociedad Argentina de Informática (SADIO)
dc.subject Inteligencia Artificial
dc.subject genética
dc.subject Big Data
dc.subject ácido desoxirribonucleico
dc.subject ADN
dc.subject Machine Learning
dc.title Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo
dc.type DOCUMENTOCONF
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