Comparación de dos metodologías en el abordaje de las interacciones gen-ambiente en el cáncer de próstata. Análisis de pathways relacionados con la biogénesis mitocondrial frente a técnicas avanzadas de análisis de datos
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En la actualidad, se sabe que existen variantes genéticas que pueden emplearse como predictores de la incidencia y pronóstico del cáncer de próstata. El uso para estos propósitos de los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) es una de las áreas de investigación más prometedoras en la investigación del cáncer. El objetivo de este proyecto de investigación es el desarrollo de metodologías para estudiar la influencia de las variantes genéticas (SNP) con la ayuda de diferentes algoritmos de aprendizaje automático. En esta investigación, se han desarrollado y probado algunas nuevas metodologías de aprendizaje automático con datos obtenidos de la base de datos de MCC-Spain seleccionando casos y controles como un grupo heterogéneo.
En la actualidad, se sabe que existen variantes genéticas que pueden emplearse como predictores de la incidencia y pronóstico del cáncer de próstata. El uso para estos propósitos de los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) es una de las áreas de investigación más prometedoras en la investigación del cáncer. El objetivo de este proyecto de investigación es el desarrollo de metodologías para estudiar la influencia de las variantes genéticas (SNP) con la ayuda de diferentes algoritmos de aprendizaje automático. En esta investigación, se han desarrollado y probado algunas nuevas metodologías de aprendizaje automático con datos obtenidos de la base de datos de MCC-Spain seleccionando casos y controles como un grupo heterogéneo.
Description:
Tesis doctoral por compendio de publicaciones.
Local Notes:
DT(SE) 2020-175
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