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dc.contributor.authorCanal-Alonso, Ángel
dc.contributor.authorEgido, Noelia
dc.contributor.authorJiménez, Pedro
dc.contributor.authorPrieto Tejedor, Javier 
dc.contributor.authorCorchado Rodríguez, Juan Manuel 
dc.date.accessioned2023-10-04T11:35:08Z
dc.date.available2023-10-04T11:35:08Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/153155
dc.description.abstract[ES]La secuenciación de ADN es uno de los campos que más ha avanzado en los últimos años dentro de la genética clínica y la biología humana. Sin embargo, la gran cantidad de datos generados mediente las técnicas de secuenciación de nueva generación (NGS) requeiren de procesos avanzados de análisis de datos en ocasiones complejos y alejados de las capacidades del personal clínico. Por ello, en este trabajo se pretende arrojar luz sobre las posibilidades de aplicación de algoritmos híbridos y de inteligencia artificial explicable (XAI) a los datos obtenidos mediante NGS. Se evaluará fase por fase la ideneidad de cada arquitectura para poder ofrecer una recomendaciones finales que permitan una implementación en flujos de trabajo de secuenciación clínica.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectNext-Generation sequencinges_ES
dc.subjectExplainable Artificial Intelligencees_ES
dc.subjectAlgoritmos Híbridoses_ES
dc.subject.meshDNA Sequence, Unstable *
dc.subject.meshAlgorithms *
dc.titleAplicación de algoritmos híbridos e Inteligencia Artificial Explicable en secuenciación genómicaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES
dc.subject.unesco2410.07 Genética Humanaes_ES
dc.relation.projectIDCCTT3/20/SA/0003es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.decssecuencia de ADN inestable *
dc.subject.decsalgoritmos *


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