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http://hdl.handle.net/10609/120766
Título : | Desarrollo de un metaclasificador de dianas microRNA |
Autoría: | Herbello Rodríguez, Antonio |
Tutor: | Pla Planas, Albert |
Otros: | Prados Carrasco, Ferran ![]() |
Resumen : | Este trabajo se ha desarrollado con el objetivo de crear meta modelo capaz de predecir dianas de microRNAs en humanos, mejorando la actuación de los predictores utilizados. Desde el descubrimiento de los microRNAs hace casi 30 años se ha ido viendo el importante papel que estas secuencias de ~22 nucleótidos tienen en todos los procesos celulares y en el desarrollo de numerosas enfermedades. Para determinar el impacto de un miRNA en nuestro organismo es fundamental conocer la diana sobre la que actúa. Con este objetivo se han desarrollado numerosos métodos computacionales pero estos, en general, carecen de la exactitud necesaria. El meta learning ha demostrado mejorar las predicciones en los problemas de machine learning a los que se le ha enfrentado. Teniendo esto en cuenta se ha hecho una selección de predictores de dianas y se han entrenado varios modelos de machine learning con los resultados de los diferentes clasificadores. Se ha obtenido un meta modelo que mejora las predicciones de todos los predictores empleados. |
Palabras clave : | bioinformática clasificadores microARN |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 24-jun-2020 |
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. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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aherbelloTFM0620memoria.pdf | 716,4 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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