Compartir
Título
Diseño e implementación de un sistema de predicción de patogenicidad basado en variantes genéticas
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Genética
Inteligencia artificial
Ciencia de datos
Aplicación web
Genetics
Artificial Intelligence
Data Science
Web Application
Clasificación UNESCO
2410.07 Genética Humana
1203.04 Inteligencia Artificial
1209.03 Análisis de Datos
Fecha de publicación
2021-07
Resumen
[ES]La genética es uno de los campos de estudios más importantes para el desarrollo de la
medicina y la biotecnología. Dentro de este campo, uno de los aspectos donde más se
enfocan los investigadores es en el estudio de las variantes genéticas, las cuáles son
modificaciones que se producen en la información codificada en el ADN y que pueden
derivar en multitud de posibles consecuencias, entre ellas posibles fenómenos patológicos.
Sin embargo, aunque existen actualmente bastantes herramientas para los investigadores,
algunas de ellas cuentan con una interfaz bastante complicada de manejar y con una curva
de aprendizaje demasiado elevada, y otras están enfocadas en otros ámbitos muy
específicos no relacionados con este tipo de mutaciones.
Por todo ello, se propone una aplicación web que utilice un modelo de inteligencia artificial
para la predicción de la patogenicidad de los Polimorfismos de Nucleótido Único de las
regiones codificantes del ADN, que sea fácil de manejar y pueda servir como una
herramienta más de la que los investigadores en el área de la genética puedan disponer. [EN]Genetics is one of the most important study fields for the medicine and biotechnology
development. In this field, one of the aspects where researchers focus their attention is on
the study of genetic variants, which are modifications that occur in the information
encoded in DNA, and that can lead to a multitude of possible consequences, including
possible pathological phenomena.
However, although there are currently quite a few tools for researchers, some of them
have an interface that is quite complicated to handle and a learning curve that is too high,
and others are focused on other very specific areas not related to this type of mutation.
Therefore, is proposed a web application that uses an artificial intelligence model for the
prediction of the pathogenicity of the Single Nucleotide Polymorphisms of the coding
regions of DNA, which is easy to handle and can serve as one more tool than researchers in
the area of genetics may have.
Descripción
Trabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2020-2021.
URI
Aparece en las colecciones













