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metadata.dc.creator:	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis Ávila, Laura Santa María, Victoria Soria, Marcelo Abel Cacho Mendoza, Ariel Martínez, Pablo
Titre:	Explotación de datos del microbioma de pacientes con cáncer colo-rectal
metadata.dc.contributor:	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis
Mots-clés:	NEOPLASIAS DEL COLON METAGENÓMICA MICROBIOMA GASTROINTESTINAL
Editeur:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Référence bibliographique:	Santa María, C. R., López, L., Ávila, L., Santa María, V., Soria, M. A., Cacho Mendoza, A. y Martínez, P. (2023). Explotación de datos del microbioma de pacientes con cáncer colo-rectal. En B.L. Donadello Anadón (Comp.). IV Encuentro MEP del DIIT-UNLaM : Programa "Mejora de las Estrategias Pedagógicas y Didácticas del DIIT-UNLaM" (pp. 35-37). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1697
Description:	La metagenómica orientada hacia el uso de genes marcadores como el 16S rRNA permite establecer el perfil taxonómico del microbioma de pacientes con cáncer colorrectal. Cabe entonces explorar el papel del análisis taxonómico del microbioma como herramienta de diagnóstico y evaluación de la enfermedad. En tal sentido debe ajustarse la interrelación bioinformático-médica. Cada algoritmo a utilizar, cada parámetro a ajustar, requieren de una evaluación acerca del grado en que colaboran a mejorar el análisis en términos médicos. El objetivo general del trabajo es entonces caracterizar el microbioma de pacientes del AMBA en cuanto a riqueza, diversidad y distribución estadística, a través de muestras del gen marcador 16S rRNA obtenidas de materia fecal. En particular, se procuró reproducir la pipeline desarrollada anteriormente con muestras extraídas de repositorios internacionales mejorando los aspectos de automatización y ajustando la elección de parámetros. También se validó la metodología de trabajo por medio de comparación con los procesos llevados a cabo en el marco de la Large Bowel Microbiome Disease Network. A su vez, se realizó el análisis estadístico correspondiente para establecer la riqueza, diversidad de los microbiomas autóctonos. Finalmente se evaluó el desempeño de métodos supervisados y no supervisados de clasificación y predicción respecto del diagnóstico. Fil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: López, Luis. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: Ávila, Laura. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: Santa María, Victoria. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: Soria, Marcelo Abel. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: Cacho Mendoza, Ariel. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina. Fil: Martínez, Pablo. Universidad Nacional de La Matanza, Argentina.
URI/URL:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1697
Collection(s) :	Comunicaciones científicas

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