Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicas
34 páginas
- Autores:
-
Escobar Vasco, Adriana María
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/2292
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2292
- Palabra clave:
- Metagenómica
K-means
Clusterización
Weka
Metagenomics
Clusterization
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2016
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Bonet Cruz, Isisc13b9a24cfe250e70b2062e9caa6400d-1Escobar Vasco, Adriana María0033adf447505006b59b009f84d4dd2e-12019-05-29T13:17:31Z2019-05-29T13:17:31Z2016https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2292Escobar Vasco, A.M. (2016). Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicas (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/229234 páginasLas formas de vida microscópicas se encuentran en todos los lugares y ambientes del planeta, y en su genética se halla información de gran valor para los científicos, sin embargo al tomar una muestra para estudiarlos solo se logra aislar y cultivar menos del 1% de ellos. La metagenómica nace con el fin de estudiar el otro 99% de la muestra y de descubrir más acerca de estas comunidades. El objetivo de la metagenómica es la secuenciación y el análisis de los genes contenidos en los cromosomas de microorganismos, esfuerzos en los cuales se enfoca el presente proyecto. Para la realización del proyecto se utiliza el programa weka y el algoritmo k-means, implementado en una versión iterativa que utiliza la distancia coseno o euclidiana dependiendo del criterio del experto. Además utiliza cómo parámetro las distancias entre los clústeres para escoger los mejores y optimizar los resultados de la segunda iteración. Con en desarrollo de este proyecto se llega a la conclusión que el k-means iterativo es una mejora al k-means, optimizando los resultados y encontrando clústeres más puros. También se encuentra que los resultados obtenidos con la función de distancia coseno son mejores que aquellos obtenidos con la función euclidiana y que el mejor atributo para describir las distancias es el 4-mer.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónapplication/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2016Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDerechos Reservados - Universidad EIA, 2016https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicasTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85MetagenómicaK-meansClusterizaciónWekaMetagenomicsClusterizationINFO0063PublicationTHUMBNAILEscobarAdriana_2016_AnalisisAlgoritmosAgrupamiento.pdf.jpgEscobarAdriana_2016_AnalisisAlgoritmosAgrupamiento.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7623https://repository.eia.edu.co/bitstreams/789f3265-c055-4270-9f06-24753663e278/download6ea6f405fe5d4b4082a374a855c51efdMD54ORIGINALEscobarAdriana_2016_AnalisisAlgoritmosAgrupamiento.pdfEscobarAdriana_2016_AnalisisAlgoritmosAgrupamiento.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf968808https://repository.eia.edu.co/bitstreams/de2b2559-1202-47af-8363-1addb42aa948/downloadcdc2b0fa1c80db624a55fbbb0cc56056MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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