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

Rodríguez Bouza, Víctor2024-05-202024-05-202022-09-01https://hdl.handle.net/20.500.14468/14636En 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.esinfo:eu-repo/semantics/openAccessDesarrollo 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 individualestesis de maestríaaprendizaje automáticoARNmmutacionescáncer