Publicación:
Desarrollo de un sistema basado en aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones de expresión asociados a mutaciones a partir de secuenciación de ARNm en células individuales

Miniatura
Archivos
RodriguezBouza_Victor_TFM.pdf (3.45 MB)
Fecha
2022-09-01
Autores
Editor/a
Director/a
Tutor/a
Coordinador/a
Prologuista
Revisor/a
Ilustrador/a
Derechos de acceso
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
info:eu-repo/semantics/openAccess
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Número de la revista
Resumen
En este trabajo se ha estudiado la posibilidad de construir modelos de aprendizaje automático que identifiquen la presencia de mutaciones en secuenciaciones individuales de ARN mensajero (single cell RNA-sequencing) utilizando datos de pacientes de leucemia linfática crónica (LLC). Para ello, se han creado simulaciones de Montecarlo que permitieron replicar secuenciaciones de scRNA-seq. Los resultados confirman que existen diferencias que permiten identificar estas mutaciones en secuenciaciones individuales de ARNm. Sin embargo, debido al reducido número de datos no es posible obtener un modelo final estable.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
aprendizaje automático, ARNm, mutaciones, cáncer
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial
Grupo de investigación
Grupo de innovación
Programa de doctorado
Cátedra
Handle
https://hdl.handle.net/20.500.14468/14636
DOI
Colecciones
Trabajos de fin de máster (TFM)