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    Citas

    Título
    Aplicación de Deep Symbolic Learning en NGS
    Autor(es)
    Canal-Alonso, Ángel
    Egido, Noelia
    Jiménez, Pedro
    Prieto Tejedor, JavierAutoridad USAL ORCID
    Corchado Rodríguez, Juan ManuelAutoridad USAL ORCID
    Palabras clave
    Next-Generation sequencing
    Explainable Artificial Intelligence
    Deep Symbolic Learning
    Clasificación UNESCO
    1203.04 Inteligencia Artificial
    2415 Biología Molecular
    Fecha de publicación
    2022
    Resumen
    [ES]La aplicación de Deep Symbolic Learning en el análisis genómico ha comenzado a ganar tracción como un enfoque prometedor para interpretar y comprender vastos conjuntos de datos derivados de la secuenciación del ADN. Las técnicas de secuenciación de nueva generación (NGS) han revolucionado el campo de la genética clínica y la biología humana, generando volúmenes masivos de datos que requieren herramientas avanzadas para su análisis. Sin embargo, los métodos tradicionales a menudo resultan demasiado abstractos o complicados para el personal clínico. Este trabajo se centra en explorar cómo el Deep Symbolic Learning, un subcampo de la inteligencia artificial explicable (XAI), puede ser aplicado efectivamente a los datos de NGS. Se llevará a cabo una evaluación detallada de la adecuación de diferentes arquitecturas, con el objetivo final de ofrecer recomendaciones para su implementación en flujos de trabajo de secuenciación clínica.
    URI
    https://hdl.handle.net/10366/153104
    Aparece en las colecciones
    • BISITE. Artículos [370]
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    Deep_Symbolic_es.pdf
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    151.8Ko
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    2024 © UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
     
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