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dc.contributor.advisorSantamaría Vicente, Rodrigo es_ES
dc.contributor.advisorAntequera Márquez, Franciscoes_ES
dc.contributor.authorVallejo Urruchi, Alba
dc.date.accessioned2022-06-20T10:52:42Z
dc.date.available2022-06-20T10:52:42Z
dc.date.issued2021-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/150085
dc.descriptionTrabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2020-2021.es_ES
dc.description.abstract[ES]La inteligencia artificial ha ido dando respuesta a problemas que requerían de la inteligencia humana para su resolución. Los métodos de aprendizaje profundo (Deep Learning) ayudan a la clasificación, análisis y reconocimiento de patrones. Estos métodos y otros de Machine Learning se han comenzado a utilizar en el ámbito biológico, por ejemplo, en la identificación de patrones de DNA. La unidad fundamental de la cromatina es el nucleosoma, complejo proteico formado por DNA e histonas y conforma el primer nivel de compactación del DNA en el núcleo. Se han identificado los patrones de secuencias promedio que contribuyen al posicionamiento de los nucleosomas a lo largo del genoma, pero no se ha desarrollado un método que permita el análisis individual de cadenas de nucleótidos para predecir qué secuencias se asociarán a un nucleosoma o no. La posible solución propuesta tras la búsqueda de modelos tanto de machine learning y deep learning resultó en un clasificador de secuencias de nucleótidos que predice la probabilidad que sean nucleosomas o no. Este trabajo es un reto multidisciplinar que aplica la inteligencia artificial para dar solución a un problema real biológico.es_ES
dc.description.abstract[EN]Artificial intelligence has been providing answers to problems that required human intelligence. Deep learning methods help in the classification, analysis, and recognition of patterns. These methods and other Machine Learning methods have begun to be used in the biological field, for example, in the identification of DNA patterns. The fundamental unit of chromatin is the nucleosome, a protein complex formed by DNA and histones that forms the first level of DNA compaction in the nucleus. The average sequence patterns that contribute to the positioning of nucleosomes along the genome have been identified, but no method has been developed that allows the analysis of individual nucleotide chains to predict which sequences will or will not be associated with a nucleosome. The possible solution proposed after searching both machine learning and deep learning models resulted in a classifier of nucleotide sequences that predicts the probability that they are nucleosomes or not. This work is a multidisciplinary challenge that applies artificial intelligence to solve a real biological problem.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectGenómicaes_ES
dc.subjectnucleosomaes_ES
dc.subjectclasificaciónes_ES
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectGenomicses_ES
dc.subjectnucleosomees_ES
dc.subjectclassificationes_ES
dc.titleDesarrollo de una solución mediante Deep Learning para la predicción de secuencias nucleosomales de DNAes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco1208.03 Aplicación de la Probabilidades_ES
dc.subject.unesco2409 Genéticaes_ES
dc.subject.unesco2409.02 Ingeniería Genéticaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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