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Autor(es):	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis Otaegui, Juan Carlos Cacho Mendoza, Ariel Martínez, Pablo Ávila, Laura Soria, Marcelo Abel Santa María, Victoria Gilardenghi, Mauro
Título:	Aplicación de técnicas de Data Mining para análisis del microbioma humano según funcionalidades metabólicas
Director(es):	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis
Descriptores y temas:	MICROBIOTA MICROBIOMA HUMANO DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR NEOPLASIAS COLORRECTALES
Editor:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Referencia sugerida:	Otaegui, J., Cacho Mendoza, A., Martínez, P., Ávila, L., Soria, M. A., Santa María, V. y Gilardenghi, M. (2018). Aplicación de técnicas de Data Mining para análisis del microbioma humano según funcionalidades metabólicas (Informe C200). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1961
Resumen y filiaciones:	Los métodos de secuenciación de ADN permiten hoy estudiar comunidades enteras de microorganismos tal como la que constituye el microbioma intestinal humano. Hay un creciente interés médico en este análisis pues las modificaciones que ocurren en la microbiota pueden ser responsables de la disbiosis asociada con enfermedades como el cáncer colorectal sobre el cual se focaliza esta línea de investigación. El proceso bioinformático de las muestras desde que salen las lecturas del secuenciador hasta que pueden ser explotadas como datos requiere una sistematización y en lo posible una automatización a la que este trabajo colabora estableciendo una “pipeline” de procesos ligados a través de programas confeccionados al efecto. También se aplican distintas técnicas de explotación de datos para buscar asociaciones y patrones que vinculen la clasificación taxonómica y las vías metabólicas presentes con la condición clínica de los pacientes analizados. Se relatan aquí también los avances realizados para la obtención de muestras de pacientes autóctonos, las vinculaciones alcanzadas con instituciones médicas y los estudios de posgrado generados a partir de los contenidos del proyecto. Fil: Otaegui, Juan Carlos. 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. Fil: Ávila, Laura. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Soria, Marcelo Abel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Santa María, Victoria. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Gilardenghi, Mauro. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: López, Luis. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1961
Aparece en las colecciones:	Investigaciones

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