Identificación de relaciones entre genes utilizando técnicas de inteligencia computacional
En este trabajo se propone una metodología general para la identificación de relaciones entre genes a partir de datos de expresión obtenidos mediante dos técnicas diferentes: microarreglos de ADN y secuenciación directa del ARN mensajero (RNA_Seq), e integrando datos de categorías biológicas con las...
- Autores:
-
Olarte Mesa, Liliana Marcela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/51528
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/51528
http://bdigital.unal.edu.co/45659/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
51 Matemáticas / Mathematics
57 Ciencias de la vida; Biología / Life sciences; biology
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Gen
Biología de sistemas
Expresión de genes
Redes biológicas
Gene
Systems biology
Gene expression
Biology networks
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | En este trabajo se propone una metodología general para la identificación de relaciones entre genes a partir de datos de expresión obtenidos mediante dos técnicas diferentes: microarreglos de ADN y secuenciación directa del ARN mensajero (RNA_Seq), e integrando datos de categorías biológicas con las que están asociados los genes. La metodología propuesta contempla diversas fases como selección de genes, agrupamiento, análisis de los grupos, construcción de redes de interacción entre genes y comparación biológica de los resultados. En cada una de las fases de la metodología se aplican técnicas de inteligencia computacional conformadas por teorías y algoritmos de minería de datos y aprendizaje de máquina. Para llevar a cabo cada una de estas fases se emplearon datos de expresión y categóricos de la planta Arabidopsis thaliana. Los resultados obtenidos reflejaron que la metodología propuesta permite la integración de datos de diferente naturaleza aportando más información al caso de estudio y adicionalmente obtener relaciones entre genes. |
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