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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.contributorLópez, Luisspa
dc.creatorSanta María, Cristóbal Raúlspa
dc.creatorLópez, Luisspa
dc.creatorOtaegui, Juan Carlosspa
dc.creatorCacho Mendoza, Arielspa
dc.creatorMartínez, Pablospa
dc.creatorÁvila, Lauraspa
dc.creatorSoria, Marcelo Abelspa
dc.creatorSanta María, Victoriaspa
dc.creatorGilardenghi, Maurospa
dc.date2018spa
dc.date.accessioned2024-06-14T13:50:25Z-
dc.date.available2024-06-14T13:50:25Z-
dc.identifier.citationOtaegui, 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/123456789/1961spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1961spa
dc.descriptionLos 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.spa
dc.descriptionFil: Otaegui, Juan Carlos. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Cacho Mendoza, Ariel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Martínez, Pablo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Ávila, Laura. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Soria, Marcelo Abel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Santa María, Victoria. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Gilardenghi, Mauro. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: López, Luis. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent50 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-200/AR. Buenos Aires. San Justo/Aplicación de técnicas de Data Mining para análisis del microbioma humano según funcionalidades metabólicasspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/spa
dc.subjectMICROBIOTAspa
dc.subjectMICROBIOMA HUMANOspa
dc.subjectDIAGNÓSTICO POR COMPUTADORspa
dc.subjectNEOPLASIAS COLORRECTALESspa
dc.titleAplicación de técnicas de Data Mining para análisis del microbioma humano según funcionalidades metabólicasspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
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