Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/82525
Título : | Obtención de redes de asociación directa con aplicación a datos ómicos |
Autoría: | Ainciburu Fernández, Marina |
Tutor: | Vegas Lozano, Esteban |
Otros: | Sánchez-Pla, Alex |
Resumen : | Los microRNA (miRNA) son importantes reguladores génicos, que inhiben la traducción y/o promueven la degradación de sus RNA diana. Participan en procesos esenciales y juegan un papel en muchas patologías. Por ello, establecer las redes de regulación miRNA - genes puede ser importante. Existen diversos métodos computacionales de predicción de dianas. En este trabajo, exploramos métodos para inferir asociaciones directas a partir de datos de expresión de experimentos de microarrays. Para ello, utilizamos algoritmos que estiman correlaciones parciales y permiten crear Gaussian Graphical Models (GGM) a partir de datos de grandes dimensiones, con mayor número de variables que muestras. Evaluamos el rendimiento de algoritmos de este tipo implementados en paquetes de R aplicándolos a datos de diversas características: datos pequeños con n > p, datos normales multivariantes simulados, datos genómicos simulados y datos reales de expresión de mRNA y miRNA. Los resultados muestran la utilidad de las redes de asociación creadas por GGM en datos con pocas variables y muchas muestras. Sin embargo, el fallo de estos métodos a la hora de inferir asociaciones se hace evidente conforme aumenta el número de variables. |
Palabras clave : | redes de asociación directa GGM microRNA microARN |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 5-jun-2018 |
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 | |
---|---|---|---|---|
maincife7TFM0618memoria.pdf | Memoria del TFM | 985,88 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons