METODOS ESTADISTICOS Y ALGORITMOS EFICIENTES PARA EL ANALISIS DE BIG DATA EN MED...
METODOS ESTADISTICOS Y ALGORITMOS EFICIENTES PARA EL ANALISIS DE BIG DATA EN MEDICINA PERSONALIZADA
EL PROYECTO BIGSTAMED SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE METODOLOGIAS ESTADISTICAS QUE PERMITAN EL ANALISIS EFICIENTE DE DATOS OMICOS GENERADOS A GRAN ESCALA (BIG DATA), ESTOS METODOS SE APLICARAN A ENFERMEDADES CRONICAS QUE SON LA PRI...
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Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2018-01-01
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Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
EL PROYECTO BIGSTAMED SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE METODOLOGIAS ESTADISTICAS QUE PERMITAN EL ANALISIS EFICIENTE DE DATOS OMICOS GENERADOS A GRAN ESCALA (BIG DATA), ESTOS METODOS SE APLICARAN A ENFERMEDADES CRONICAS QUE SON LA PRINCIPAL CAUSA DE MUERTE Y DE DISMINUCION DE LA CALIDAD DE VIDA EN LA POBLACION MUNDIAL, EN PARTICULAR, NOS CENTRAREMOS EN CANCER, DIABETES Y ALZHEIMER, PERO LOS METODOS DESARROLLADOS PODRAN SER APLICADOS A CUALQUIER OTRA ENFERMEDAD CRONICA GRACIAS A LA IMPLEMENTACION DE NUESTROS METODOS EN LIBRERIAS DE LIBRE ACCESO EN BIOCONDUCTOR, LOS RESULTADOS DEL PROYECTO PERMITIRAN ESTRATIFICAR A LA POBLACION EN FUNCION DE SUS PERFILES GENETICOS Y MOLECULARES Y ASI PODER LLEVAR A CABO UNA MEDICINA PERSONALIZADA MAS PRECISA,LOS METODOS ESTADISTICOS DESARROLLADOS INCLUYEN METODOS PARA LA INTEGRACION DE DATOS OMICOS DONDE EL NUMERO DE VARIABLES ES MUCHO MAYOR QUE EL DE INDIVIDUOS (N<<P) Y EL CASO DE MULTIPLES TABLAS CON INDIVIDUOS FALTANTES, EL ANALISIS DE AGRUPACION DE INDIVIDUOS CON PERFILES SIMILARES TAMBIEN SERA TRATADO EN EL PROYECTO MEDIANTE METODOS DE CLUSTERING PARA BIG DATA, LA CREACION DE MODELOS PREDICTIVOS PARA ENFERMEDADES CRONICAS MEDIANTE XBOOST Y REDES NEURONALES PROFUNDAS TAMBIEN SERAN PARTE IMPORTANTE DE LA INVESTIGACION QUE LLEVAREMOS A CABO, EL DESARROLLO DE ESTAS NUEVAS METODOLOGIAS ESTARA FACILITADO POR LA IMPLEMENTACION DE ALGORITMOS EFICIENTES DE ALGEBRA LINEAL QUE PERMITA EL ANALISIS ESCALABLE DE BIG DATA USANDO INFRAESTRUCTURAS DE BIOCONDUCTOR BASADAS EN HDF5 (DELAYEDARRAY Y BECHMAT), BIGSTATMED SE ENMARCA EN VARIOS DE LOS OBJETIVOS DESCRITOS EN LA ESTRATEGIA ESPAÑOLA DE CIENCIA Y TECNOLOGIA, PRINCIPALMENTE EN AQUELLOS ORIENTADOS A MEJORAR LA SALUD DE LOS CIUDADANOS, TAMBIEN SE CENTRA EN EL PROBLEMA DE LA MEDICINA PERSONALIZADA QUE ES UNO DE LOS GRANDES RETOS ACTUALES PARA NUESTRA SOCIEDAD, EL IMPACTO SOCIO-SANITARIO, DERIVADO DE UNA MEJOR CLASIFICACION DE LOS PACIENTES CON LAS ENFERMEDADES TRATADAS EN EL PROYECTO SERA MUY RELEVANTE, PUES ESTUDIAMOS ENFERMEDADES CON UNA ALTA PREVALENCIA, EMPRESAS COMO QGENOMICS Y EL BIOBANCO DE ESTONIA YA HAN MOSTRADO SU INTERES EN LOS MODELOS PREDICTIVOS QUE SE DESARROLLEN EN EL PROYECTO CON LA INTENCION DE IMPLEMENTAR PRODUCTOS QUE REVIERTAN EN LA SALUD DE LA POBLACION GENERAL, ADICIONALMENTE, LOS METODOS PROPUESTOS PODRAN SER APLICADOS EN OTROS AMBITOS DE LA CIENCIA DONDE EL TRATAMIENTO DE BIG DATA TAMBIEN ES UN PROBLEMA COMO EL CASO DE LA NEUROIMAGEN, LA EPIDEMIOLOGIA AMBIENTAL O EL CAMBIO CLIMATICO ENTRE OTROS, MÉTODOS ESTADÍSTICOS\BIG DATA\INTEGRACIÓN DATOS ÓMICOS\MEDICINA PERSONALIZADA\BIOMEDICINA\GENÓMICA\BIOCONDUCTOR\R