Uso de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a bases de datos genéticos

Abstract

Este trabajo se ha centrado en unos datos concretos del proyecto de HapMap, acotados a nivel de cromosoma, y trabajando con datos de SNPs comunes. Sobre estos datos se ha realizado un estudio comparativo de diferentes técnicas de aprendizaje automático con el propósito de determinar cuáles proporcionan mejores resultados, partiendo desde la optimización de la representación de los datos computacionalmente y llegando hasta la comparación de los resultados obtenidos.

Aquest treball s'ha centrat en unes dades concretes del projecte de HapMap, fitats a nivell cromosoma, i treballant amb dades de SNPs comunes. Sobre aquestes dades s'ha realitzat un estudi comparatiu de diferents tècniques d'aprenentatge automàtic amb el propòsit de determinar quins proporcionen millors resultats, partint des de l'optimització de la representació de les dades computacionalment i arribant fins a la comparació dels resultats obtinguts.

This work has focused on some specific data from the HapMap project, enclosed in a chromosome selected, and working with SNPs common data. A study to determine the best way of representing them to treat them with Machine Learning techniques has been carried out. The way of optimising the computational treatment has also been searched for. Some algorithms have been trained comparing the performance obtained from each of them and the results obtained have been compared.