Extracción de conocimiento de microarrays y literatura biomédica para el estudio de la regulación genética
- Autores: Carlos Cano Gutiérrez
- Directores de la Tesis: Armando Blanco Morón (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2010
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: María Amparo Vila Miranda (presid.) , José Antonio Lorente Acosta (secret.) , Antonio Marín (voc.) , Leonid Peshkin (voc.) , Joaquín Dopazo Blázquez (voc.)
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
- Resumen
Con la disponibilidad de los genomas completos de un creciente número de organismos, la bioinformática se ha erigido como un pilar imprescindible en la investigación y desarrollo de las ciencias biomédicas, jugando un papel esencial tanto en el análisis de datos genómicos y proteómicos generados por las tecnologías de altas prestaciones, como en la organización y almacenamiento de información derivada de estas tecnologías, Esta memoria presenta varias aportaciones al estudio de los mecanismos de regulación celulares y la base genética de las enfermedades, mediante el análisis de datos producidos por tecnologías de microarrays de expresión y la información contenida en textos biomédicos y clínicos.
Respecto al análisis de datos de expresión genética, se proponen varios algoritmos de clustering y biclustering no-exclusivos para la identificación de grupos de genes que exhiban patrones de expresión similares. Los métodos propuestos utilizan distintos criterios de optimización e implementan diversos paradigmas computacionales, desde el análisis de componentes principales, hasta algoritmos evolutivos o la lógica difusa.
Respecto al análisis de textos biomédicos, en esta memoria se presentan dos contribuciones: una herramienta web de código abierto para la anotación colaborativa de textos biomédicos con la asistencia de herramientas de textmining, y un clasificador basado en regresión logística, para la identificación automática de diagnósticos de interés en el texto de historias clínicas.
