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http://hdl.handle.net/10609/97527
Título : | Comparison of clustering methods for multiparametric cytometry data analysis in order to implement an R/Shiny application |
Autoría: | Guadall Roldán, Anna |
Tutor: | Adsuar Gómez, Antonio Jesús |
Otros: | Canovas Izquierdo, Javier Luis |
Resumen : | La citometría de flujo convencional es una tecnología que permite detectar hasta 30 parámetros por célula. Recientemente, la citometría de flujo y la espectrometría de masas se han fusionado dando lugar a la denominada citometría de masas, que potencialmente permite la detección de hasta 100 parámetros por célula. Las poblaciones celulares se caracterizan principalmente mediante el procedimiento de gating, consistente en delimitar manualmente las poblaciones usando histogramas o gráficos de puntos de manera secuencial. Este procedimiento es lento, impreciso y particularmente inadecuado para un elevado número de parámetros. En los últimos años se han estado desarrollando nuevas técnicas computacionales con la finalidad de manejar datos de citometría multidimensional de modo eficiente. Sin embargo, la eficacia de tales desarrollos todavía se está evaluando. Además, el manejo de estas técnicas requiere habilidad en el uso de paquetes R y programación. El objetivo principal de este proyecto es proporcionar a los citometristas algoritmos de aprendizaje no supervisado y técnicas de visualización para explorar datos de citometría multiparamétrica de modo reproducible. Con esta finalidad, se ha realizado una extensa búsqueda bibliográfica sobre algoritmos de agrupamiento aplicados a la citometría y se ha desarrollado una metodología para la evaluación del rendimiento. Una selección de algoritmos ha sido contrastada aplicando esta metodología a datos de citometría reales y datos ficticios generados expresamente con este fin. Este estudio comparativo ha permitido seleccionar un algoritmo de agrupamiento, RPhenograph, para ser implementado mediante una aplicación Shiny. La metodología desarrollada es aplicable para la evaluación de nuevos algoritmos y nuevos diseños experimentales. |
Palabras clave : | citometría multiparamétrica rendimiento del algoritmo clustering |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 4-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. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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