Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/98846
Título : Elaboración de modelos predictivos con datos multimodales
Autoría: Gonzalo Sanz, Ricardo  
Tutor: Sánchez-Pla, Alex  
Resumen : Tradicionalmente el análisis de los datos ómicos se ha realizado de forma individual sacando conclusiones solamente utilizando la ómica analizada. Últimamente se ha visto que la información que nos proporcionan las diferentes ómicas si se utilizan de forma conjunta, aporta mucha más información que analizarlas por separado. El método de integración de diferentes datos ómicos no está establecido. El principal objetivo de este trabajo es el definir un flujo de trabajo de integración de los datos ómicos. Se ha elegido un conjunto de datos que contiene cuatro tipos de datos: análisis de la expresión génica, análisis de la expresión de miRNA, análisis de las poblaciones celulares y una colección extensa de variables clínicas. Inicialmente se ha analizado cada conjunto de datos por separado y se han seleccionado aquellas variables en cada caso que han resultado más significativas para incluirlas en el posterior flujo de trabajo de la integración de todos los datos. Se ha utilizado el método DIABLO implementado en el paquete de R de Bioconductor llamado mixOmics. Entre los resultados obtenidos se observa que las variables clínicas seleccionadas son las que mejor separan las dos condiciones experimentales presentes en las muestras, seguidas de los miRNA. También se han identificado un grupo de variables procedentes de las diferentes ómicas estudiadas que están muy correlacionadas entre sí. Se han creado varias redes que relacionan estas variables entre ellas. El modelo creado clasifica bastante bien las muestras del conjunto de datos de test.
Palabras clave : medicina personalizada
análisis de datos ómicos
integración de datos ómicos
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 17-jun-2019
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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