Exploración y comparación de métodos de inteligencia artificial para la clasificación taxonómica en análisis metagenómicos
55 páginas
- Autores:
-
Montoya Ramírez, Widerman Stid
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/2286
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2286
- Palabra clave:
- Metagenómica
Taxonomía
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Inteligencia artificial
Metagenomic
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Artificial intelligence
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Bonet Cruz, Isisc13b9a24cfe250e70b2062e9caa6400d-1Montoya Ramírez, Widerman Stidd70367557383f829ddbe6a3df7aeb87c-12019-05-28T15:27:08Z2019-05-28T15:27:08Z2014https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2286Montoya Ramírez, W.S. (2014). Exploración y comparación de métodos de inteligencia artificial para la clasificación taxonómica en análisis metagenómicos (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/228655 páginasLa mayor diversidad genética está presente en las comunidades de microorganismos, el conocer estas especies, sus funciones y diferencias constituye un papel importante para solucionar problemas diversas áreas, como la salud, la alimentación y el medio ambiente. El método tradicional para realizar este tipo de investigaciones consiste en aislar el microorganismo de una muestra del entorno y así estudiar su constitución genética, sin embargo menos del 1% de los microorganismos pueden ser aislados y cultivados en los laboratorios. Gracias a las técnicas de secuenciación modernas cada vez más accesibles surge la metagenómica proponiendo una alternativa para poder estudiar el otro 99%. La metagenómica se encarga de estudiar la secuenciación de una muestra del entorno para descubrir a qué organismos pertenecen los fragmentos secuenciados. Sin embargo el problema radica en que los procesos necesarios para identificar el tipo de organismos en la muestra demandan mucho tiempo y recursos computacionales. En este trabajo se utilizan diferentes algoritmos de inteligencia artificial para agrupar los fragmentos de secuencias según su similitud en conjuntos puros, es decir, conjuntos cuyos fragmentos pertenezcan a un solo organismo o a un mismo grupo taxonómico de organismos. Además se propone un nuevo algoritmo que se basa en la aplicación del k-means de manera iterativa perfeccionando los grupos según la distancia entre ello. Se compararon los resultados con métodos de agrupamientos clásicos y se comprobó que con este último método se obtienen grupos más puros. Este resultado ayuda a que los procesos de ensamblado o de comparación serán más eficientes y rápidos, debido a que se tiene como entrada inicial una muestra más condensada y uniforme, disminuyendo el tiempo y los recursos consumidos durante los proyectos metagenómicos, al mismo tiempo que pueden realizarse de una forma más enfocada.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónapplication/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2014Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDerechos Reservados - Universidad EIA, 2014https://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_abf2Exploración y comparación de métodos de inteligencia artificial para la clasificación taxonómica en análisis metagenómicosTrabajo 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_970fb48d4fbd8a85MetagenómicaTaxonomíaClusterizaciónK-merInteligencia artificialMetagenomicClusteringArtificial intelligenceTaxonomyINFO0057PublicationTHUMBNAILMontoyaWiderman_2014_MetodosInteligenciaArtificial.pdf.jpgMontoyaWiderman_2014_MetodosInteligenciaArtificial.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8600https://repository.eia.edu.co/bitstreams/91c41261-d6b3-4fa4-a604-1b3cfe75937c/download0d9dcf3743ad438e0752f1132fcc3a12MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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