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TIN2011-22826

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MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS DE ORDEN LIMITADO PARA DATOS DE TECNOLOGIAS DE SECU...

MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS DE ORDEN LIMITADO PARA DATOS DE TECNOLOGIAS DE SECUENCIACION DE ALTO RENDIMIENTO Y SU APLICACION A LA INFERENCIA DE MODELOS DE ENFERMEDAD EN RED LOS AVANCES TECNOLOGICOS EN LA INSTRUMENTACION UTILIZADA EN CAMPOS COMO LA FISICA, LA INGENIERIA O LA BIOLOGIA MOLECULAR FACILITAN UN INCREMENTO CONTINUO DEL NUMERO DE OBJETOS QUE ESTOS INSTRUMENTOS PERMITEN OBSERVAR Y CUANTIFICAR... ver más

01/01/2011

UPF

42K€

Presupuesto del proyecto: 42K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 323

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2011-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UPF

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POMPEU FABRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 323

Presupuesto del proyecto 42K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LOS AVANCES TECNOLOGICOS EN LA INSTRUMENTACION UTILIZADA EN CAMPOS COMO LA FISICA, LA INGENIERIA O LA BIOLOGIA MOLECULAR FACILITAN UN INCREMENTO CONTINUO DEL NUMERO DE OBJETOS QUE ESTOS INSTRUMENTOS PERMITEN OBSERVAR Y CUANTIFICAR DE FORMA SIMULTANEA. LOS CONJUNTOS DE DATOS RESULTANTES FORMAN POR TANTO UNA MUESTRA MULTIVARIANTE DE N OBSERVACIONES A LO LARGO DE UN NUMERO TIPICAMENTE MUCHO MAYOR DE P VARIABLES ALEATORIAS. LOS AVANCES TECNOLOGICOS MENCIONADOS ESTAN PERMITIENDO EN LOS ULTIMOS AÑOS UN CRECIMIENTO EXTRAORDINARIO DE ESTOS CONJUNTOS DE DATOS CON DIMENSIONES P >> N CUYA ESTRUCTURA DE (IN)DEPENDENCIAS ESTADISTICAS ENCIERRA PISTAS CRUCIALES SOBRE EL SISTEMA ESTUDIADO. LA ESTIMACION DE ESTA ESTRUCTURA SE PUEDE LLEVAR A CABO MEDIANTE EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE LOS LLAMADOS MODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS (MMGS), SI BIEN LA MAYOR PARTE DE LA GRAN CANTIDAD DE METODOS DISPONIBLES PARA ESTE FIN HAN SIDO DESARROLLADOS PARA DATOS DONDE N >> P. ENTRE LAS ALTERNATIVAS DISPONIBLES, LOS GRAFOS DE CORRELACION PARCIAL DE ORDEN Q (GRAFOS-QP) CONSTITUYEN UNA APROXIMACION ATRACTIVA AL PROBLEMA DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO DE MMGS A PARTIR DE CONJUNTOS DE DATOS CONTINUOS CON P >> N. EN EL CAMPO DE LA BIOLOGIA MOLECULAR, LA IRRUPCION EN LOS ULTIMOS 4 AÑOS DE LAS TECNOLOGIAS DE SECUENCIACION DE ALTO RENDIMIENTO (HTS, EN SUS SIGLAS EN INGLES) ESTAN IMPULSANDO MULTITUD DE PROYECTOS Y CONSORCIOS CON EL OBJETIVO DE DIGITALIZAR EL CONTENIDO CELULAR EN ESTADO DE ENFERMEDAD DE MILES DE PERSONAS CON PATOLOGIAS DIVERSAS, EMPRENDIENDO ASI EL CAMINO HACIA LA MEDICINA PERSONALIZADA. NO OBSTANTE, LA NATURALEZA DE LOS DATOS PRODUCIDOS POR LOS INSTRUMENTOS HTS NO ES CONTINUA SINO TABULADA DADO QUE PROPORCIONAN EL NUMERO DE COPIAS DE CADA CLASE DE MOLECULA OBSERVADA. ESTE HECHO IMPIDE LA UTILIZACION DIRECTA SOBRE ESTOS DATOS DE LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO DE GRAFOS-QP DESARROLLADAS EN EL MARCO DE UN PROYECTO ANTERIOR CON EL OBJETIVO DE APLICARLAS A DATOS DE LOS LLAMADOS INSTRUMENTOS DE MICROARRAY LOS CUALES PRECEDEN, TECNOLOGICAMENTE HABLANDO, A LOS INSTRUMENTOS HTS. LOS OBJETIVOS PRINCIPALES DE ESTE PROYECTO SON: 1. EXTENDER EL MARCO DE LOS GRAFOS-QP A DATOS DE INSTRUMENTOS HTS; Y 2. GENERALIZAR LOS GRAFOS-QP A MMGS MIXTOS DE ORDEN LIMITADO QUE PERMITAN INCLUIR EN EL MODELO DATOS FENOTIPICOS Y/O CLINICOS DE LAS MUESTRAS HACIENDO POSIBLE SU APLICACION EN LA INFERENCIA DE MODELOS MOLECULARES DE ENFERMEDAD EN RED QUE CONECTEN EL GENOTIPO CON EL FENOTIPO A TRAVES DEL PERFIL DE EXPRESION GENICA MOLECULAR. ODELOS MARKOVIANOS GRAFICOS\SECUENCIACION DE ALTO RENDIMIENTO\MICROARRAY\GENOMICA GENETICA\REDES DE REGULACION MOLECULAR\BIOINFORMATICA\APRENDIZAJE AUTOMATICO

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