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Autor(es):	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis Soria, Marcelo Abel Martínez, Pablo Witold Otaegui, Juan Carlos Santa María, Victoria Galanternik, Fernando Ávila, Laura
Título:	Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano
Director(es):	Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis
Descriptores y temas:	MICROBIOLOGIA ENFERMEDADES ADN
Editor:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Referencia sugerida:	Santa María, C. R., López, L., Soria, M. A., Martínez, P. W., Otaegui, J. C., Santa María, V., Galanternik, F., Ávila, L. (2016). Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano [Archivo PDF]. San Justo: Universidad Nacional de La Matanza. Recuperado de http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/583
Resumen y filiaciones:	El proyecto desarrollado procuró aportar procedimientos computacionales adecuados para analizar la relación clínica entre el microbioma intestinal y la presencia de patologías tales como el cáncer de colon y la enfermedad de Crohn. Utilizando un sistema operativo biolinux y el software Superfocus se trabajó con conjuntos de datos formados inicialmente por las secuencias de ADN obtenidas de microbiomas de pacientes. Las muestras fueron extraídas de repositorios metagenómicos internacionales. Mediante los procesos realizados se obtuvieron distribuciones de abundancia de carácter taxonómico y funcional. A partir de ellas se aplicaron métodos para construir la matriz de distancia entre secuencias. Para esta tarea se utilizó la distancia de Jensen-Shannon entre distribuciones. Usando la matriz de distancias se armaron clusters mediante la aplicación del algoritmo PAM y se evaluó la consistencia de los agrupamientos obtenidos. De tal forma se estableció una “pipeline”deprocedimientos, programados en lenguaje R, para llegar a agrupamientos de microbiomas que representaran enterotipos clínicos. Para muestras relacionadas con la Enfermedad de Crohna partir de la distribución de abundancia taxonómica de los microbiomas se analizó la relación entre el diagnóstico clínico y los clusters obtenidos aplicando el método de componentes principales. El trabajo consolidó el conocimiento necesario para afrontar próximos estudios a partir de muestras de pacientes locales en la continuidad de la línea de investigación. Fil: Santa María, Cristóbal Raúl. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: López, Luis. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Soria, Marcelo Abel. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Martínez, Pablo Witold. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Otaegui, Juan Carlos. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Santa María, Victoria. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Galanternik, Fernando. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina. Fil: Ávila, Laura. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.
URI:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/583
Aparece en las colecciones:	Investigaciones

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