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dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)spa
dc.contributorSanta María, Cristóbal Raúlspa
dc.creatorSanta María, Cristóbal Raúlspa
dc.creatorSoria, Marcelo Abelspa
dc.creatorLópez, Luisspa
dc.creatorMartínez, Pablo Witoldspa
dc.creatorCacho Mendoza, Arielspa
dc.date2014spa
dc.date.accessioned2024-06-11T17:16:13Z-
dc.date.available2024-06-11T17:16:13Z-
dc.identifier.citationSanta María, C. R., Soria, M. A., López, L. Martínez, P. W. y Cacho Mendoza, A. (2014). Data mining y simulación en evaluaciones de biodiversidad (Informe C141). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1934spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1934spa
dc.descriptionLa investigación realizada se refiere a mediciones de biodiversidad en relevamientos metagenómicos. La secuenciación de ADN permite contar con información procedente de una comunidad microbiológica en cantidad suficiente como para intentar establecer parámetros de riqueza y diversidad de taxones de la población. A partir de una muestra de secuencias de ADN de un gen marcador es posible inferir la cantidad de especies, o en general taxones, presentes en la comunidad y su distribución. Esta inferencia ofrece dificultades que el trabajo ha intentado superar. Es usual que la inferencia estadística de la riqueza biológica por técnicas no paramétricas subestime los valores reales que presenta la población. Se propone entonces un algoritmo de recuento de especies (ARE) que mejora sensiblemente la estimación Ante la imposibilidad fáctica, tecnológica y económica, de contar con secuencias correspondientes al total de una población, el testeo de los resultados obtenidos se realizó construyendo una población simulada basada en una distribución de Fischer de las especies. También se tomaron submuestras de una muestra de gran tamaño cuya riqueza real era conocida y se testeo la eficiencia del algoritmo bajo tal situación. Finalmente el proyecto abordó la programación y paralelización del procedimiento ARE en lenguaje C lo que abrevió los tiempos de ejecución requeridos por los programas prototipo que habían sido realizados con software R. Se considera haber obtenido un procedimiento que constituye una forma sustancialmente mejorada de evaluación de riqueza para las comunidades microbiológicas, a la vez eficiente también en su cálculo computacional y con sensible impacto en el ámbito de los estudios de biodiversidad referida a microorganismos presentes en suelos, atmósfera o en el medio interno humano y animal.spa
dc.descriptionFil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Soria, Marcelo Ariel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: López, Luis. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Martínez, Pablo Witold. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Cacho Mendoza, Ariel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent82 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-141/AR. Buenos Aires. San Justo/Data mining y simulación en evaluaciones de biodiversidad.spa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/spa
dc.subjectDIVERSIDAD BIOLOGICAspa
dc.subjectADNspa
dc.subjectPROCESAMIENTO DE DATOSspa
dc.titleData mining y simulación en evaluaciones de biodiversidadspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
Aparece en las colecciones: Investigaciones

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