Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo
El avance de la tecnología y los procesos de secuenciación de genomas de las últimas décadas ha puesto al alcance de investigadores grandes volúmenes de datos biológicos, los cuales resultan difíciles de analizar debido a su escala. Se realizó un software que facilita el análisis de propiedades biol...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de grado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/146788 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El avance de la tecnología y los procesos de secuenciación de genomas de las últimas décadas ha puesto al alcance de investigadores grandes volúmenes de datos biológicos, los cuales resultan difíciles de analizar debido a su escala. Se realizó un software que facilita el análisis de propiedades biológicas sobre cientos o miles de secuencias de genomas completos de un organismo mediante técnicas de Machine Learning, permitiendo al investigador realizar predicciones y encontrar los genes de mayor impacto que, en caso de no estar clasificados hasta la fecha, resultan de interés para su posterior análisis en laboratorio. |
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