Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano
- Autores
- Santa María, Cristóbal Raúl; López, Luis; Soria, Marcelo Abel; Martínez, Pablo Witold; Otaegui, Juan Carlos; Santa María, Victoria; Galanternik, Fernando; Ávila, Laura
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- informe técnico
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- 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. - Materia
-
MICROBIOLOGIA
ENFERMEDADES
ADN
610.28 - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Matanza
- OAI Identificador
- oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/583
Ver los metadatos del registro completo
id |
RDUNLAM_b9d20384fa20cedf07fd6f281371ff78 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/583 |
network_acronym_str |
RDUNLAM |
repository_id_str |
a |
network_name_str |
Repositorio Digital UNLaM |
spelling |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humanoSanta María, Cristóbal RaúlLópez, LuisSoria, Marcelo AbelMartínez, Pablo WitoldOtaegui, Juan CarlosSanta María, VictoriaGalanternik, FernandoÁvila, LauraMICROBIOLOGIAENFERMEDADESADN610.28El 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.Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones TecnológicasSanta María, Cristóbal RaúlLópez, Luis20162021-06-11T23:59:36Z2021-06-11T23:59:36Zinfo:eu-repo/semantics/reportinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18ghinfo:ar-repo/semantics/informeTecnicoapplication/pdfapplication/pdfSanta 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/123456789/583http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/583spainfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-169/AR. Buenos Aires. San Justo/Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humanoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)reponame:Repositorio Digital UNLaMinstname:Universidad Nacional de La Matanza2025-09-29T14:28:34Zoai:repositoriocyt.unlam.edu.ar:123456789/583instacron:UNLaMInstitucionalhttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://repositoriocyt.unlam.edu.ar/oaicytunlam@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-29 14:28:35.16Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanzafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
title |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
spellingShingle |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano Santa María, Cristóbal Raúl MICROBIOLOGIA ENFERMEDADES ADN 610.28 |
title_short |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
title_full |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
title_fullStr |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
title_full_unstemmed |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
title_sort |
Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis Soria, Marcelo Abel Martínez, Pablo Witold Otaegui, Juan Carlos Santa María, Victoria Galanternik, Fernando Ávila, Laura |
author |
Santa María, Cristóbal Raúl |
author_facet |
Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis Soria, Marcelo Abel Martínez, Pablo Witold Otaegui, Juan Carlos Santa María, Victoria Galanternik, Fernando Ávila, Laura |
author_role |
author |
author2 |
López, Luis Soria, Marcelo Abel Martínez, Pablo Witold Otaegui, Juan Carlos Santa María, Victoria Galanternik, Fernando Ávila, Laura |
author2_role |
author author author author author author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Santa María, Cristóbal Raúl López, Luis |
dc.subject.none.fl_str_mv |
MICROBIOLOGIA ENFERMEDADES ADN 610.28 |
topic |
MICROBIOLOGIA ENFERMEDADES ADN 610.28 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
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. |
description |
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. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016 2021-06-11T23:59:36Z 2021-06-11T23:59:36Z |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh info:ar-repo/semantics/informeTecnico |
format |
report |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
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 http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/583 |
identifier_str_mv |
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 |
url |
http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/583 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-169/AR. Buenos Aires. San Justo/Aplicaciones de data mining al estudio del microbioma humano |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Digital UNLaM instname:Universidad Nacional de La Matanza |
reponame_str |
Repositorio Digital UNLaM |
collection |
Repositorio Digital UNLaM |
instname_str |
Universidad Nacional de La Matanza |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital UNLaM - Universidad Nacional de La Matanza |
repository.mail.fl_str_mv |
cytunlam@gmail.com |
_version_ |
1844621527816863744 |
score |
12.559606 |