Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/144026
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dc.contributor.authorGutiérrez Romero, Francisco-
dc.contributor.otherPadros Carrasco, Ferran-
dc.coverage.spatialBarcelona, ESP-
dc.date.accessioned2022-05-12T13:12:30Z-
dc.date.available2022-05-12T13:12:30Z-
dc.date.issued2020-06-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/144026-
dc.description.abstractThe relationship between the gut microbiome and some of the most common mental illnesses, it is a reality. It is a certainty that it cannot be verified which set of operational taxonomic unit are responsible for these mental disorders. Today it is used different treatments, depending on the disorder and its severity. The most important in these cases is to be able to anticipate this degenerative situation and to be able to predict any of these diseases. This work focuses on this very thing, on predicting mental illnesses that can be developed by any person, mainly based on the intestinal microbiome and in certain behavior habits. Each individual has their own microbiota, formed by a certain type of bacteria, some with more presence than others, what is known as intestinal enterotype. From the analysis of the data provided, a software application has been developed of prediction to detect mental illnesses. This tool is the practical part of a study based on automatic training to fit a predictive model. The application allows the user to make adjustments before training, such as choosing the classification algorithms, decide the percentage of data balancing, or even insert the taxonomy of a group of patients to be diagnosed with a possible mental disorder. This document shows the methods and techniques used and the characteristics of the necessary tools. Finally, the results of the experiment are presented, that demonstrate the effectiveness of the analysis in its entirety.en
dc.description.abstractLa relación entre el microbioma intestinal y algunas de las enfermedades mentales más comunes, es una realidad. Es una certeza que no se puede constatar qué conjunto de unidades taxonómicas operativas son responsables de estas afectaciones mentales. Hoy en día se recurre a diferentes tratamientos, en función del trastorno y de la gravedad del mismo. Lo más importante en estos casos es poder llegar a adelantarse a esta situación degenerativa y poder predecir a tiempo cualquiera de estas enfermedades. Este trabajo se centra en esto mismo, en la predicción de enfermedades mentales que pueda llegar a desarrollar cualquier persona, basándose principalmente en el microbioma intestinal y en ciertos hábitos de comportamiento. Cada individuo tiene su propia microbiota, formada por un determinado tipo de bacterias, algunas con más presencia que otras, lo que se conoce como enterotipo intestinal. A partir del análisis de los datos proporcionados, se ha desarrollado una aplicación de software de predicción para detectar enfermedades mentales. Dicha herramienta supone la parte práctica de un estudio basado en el entrenamiento automático para el ajuste de un modelo predictor. La aplicación permite al usuario realizar ajustes antes del entrenamiento, como la elección de los algoritmos de clasificación, decidir el porcentaje de balanceo de los datos, o incluso, insertar la taxonomía de un grupo de pacientes para ser diagnosticados de un posible trastorno mental. Durante el trascurso de este documento se describirán los métodos y técnicas utilizadas, y las características de las herramientas necesarias. Finalmente, se presentan los resultados fruto del experimento, que demuestran la eficacia del análisis en su totalidad.es
dc.description.abstractLa relació entre el microbioma intestinal i algunes de les malalties mentals més comunes, és una realitat. És una certesa que no es pot constatar quin conjunt d'unitats taxonòmiques operatives són responsables d'aquestes afectacions mentals. Avui dia es recorre a diferents tractaments, en funció del trastorn i de la gravetat d'aquest. El més important en aquests casos és poder arribar a avançar-se a aquesta situació degenerativa i poder predir a temps qualsevol d'aquestes malalties. Aquest treball se centra en això mateix, en la predicció de malalties mentals que pugui arribar a desenvolupar qualsevol persona, basant-se principalment en el microbioma intestinal i en uns certs hàbits de comportament. Cada individu té la seva pròpia microbiota, formada per un determinat tipus de bacteris, algunes amb més presència que unes altres, la qual cosa es coneix com enterotipo intestinal. A partir de l'anàlisi de les dades proporcionades, s'ha desenvolupat una aplicació de programari de predicció per a detectar malalties mentals. Aquesta eina suposa la part pràctica d'un estudi basat en l'entrenament automàtic per a l'ajust d'un model predictor. L'aplicació permet a l'usuari realitzar ajustos abans de l'entrenament, com l'elecció dels algorismes de classificació, decidir el percentatge de balanceig de les dades, o fins i tot, inserir la taxonomia d'un grup de pacients per a ser diagnosticats d'un possible trastorn mental. Durant el transcurs d'aquest document es descriuran els mètodes i tècniques utilitzades, i les caracterísiticas de les eines necessàries. Finalment, es presenten els resultats fruit de l'experiment, que demostren l'eficàcia de l'anàlisi íntegrament.ca
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospa-
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)-
dc.rightsCC BY-NC-ND-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjectDisbiosis, microbioma, microbiota, intestino-cerebro, mental, salud, enfermedad, transtorno, comportamiento, predicción, aprendizaje automático.es
dc.subjectdisbiosisca
dc.subjectmicrobiomaca
dc.subjectsalut mentalca
dc.subjectdisbiosises
dc.subjectmicrobiomaes
dc.subjectsalud mentales
dc.subjectdysbiosisen
dc.subjectmicrobiomeen
dc.subjectmental healthen
dc.subject.lcshMental health -- TFMen
dc.titleEnfermedades mentales y su relación con el microbioma intestinal-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis-
dc.audience.educationlevelEstudis de Màsterca
dc.audience.educationlevelEstudios de Másteres
dc.audience.educationlevelMaster's degreesen
dc.subject.lemacSalut mental -- TFMca
dc.subject.lcshesSalud mental -- TFMes
dc.contributor.tutorPaytuví Gallart, Andreu-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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