Polimorfismos de nucleótidos simples relacionados al riesgo de enfermedades : clasificación automática de estudios epidemiológicos de tipo caso-control utilizando técnicas de miner...

Autores
Mounier, Mónica Rosana; Acosta, Karina Beatriz; Favret, Fabián; Zamudio, Eduardo; Godoy, Diego Alberto; Benítez, Juan de Dios
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Mounier, Mónica Rosana. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Mounier, Mónica Rosana. Universidad Gastón Dachary; Argentina.
Fil: Acosta, Karina Beatriz. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Favret, Fabián. Universidad Gastón Dachary; Argentina.
Fil: Zamudio, Eduardo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina.
Fil: Godoy, Diego Alberto. Universidad Gastón Dachary; Argentina.
Fil: Benítez, Juan de Dios. Universidad Gastón Dachary; Argentina.
En este trabajo de investigación se presenta una herramienta bioinformática que permite clasificar automáticamente artículos científicos referentes a estudios epidemiológicos de tipo caso-control concernientes a Polimorfismos de Nucleótidos Simples (SNPs), presentes en genes, y su asociación a distintos tipos de cáncer, y otras enfermedades genéticas de interés para el experto mediante la utilización de técnicas de minería de texto (MT), así también como la implementación del meta-estimador Bagging para tres técnicas de clasificación: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), y Naives Bayes (NB). La clasificación se realiza a partir de los metadatos de dichos artículos, los cuales están disponibles en el National Center for Biotechnology Information (NCBI).
Materia
Bioinformática
Minería de textos
Polimorfismos
Clasificación automática
Estudios Epidemiológicos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
Repositorio
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional de Misiones (UNaM)
Institución
Universidad Nacional de Misiones
OAI Identificador
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En este trabajo de investigación se presenta una herramienta bioinformática que permite clasificar automáticamente artículos científicos referentes a estudios epidemiológicos de tipo caso-control concernientes a Polimorfismos de Nucleótidos Simples (SNPs), presentes en genes, y su asociación a distintos tipos de cáncer, y otras enfermedades genéticas de interés para el experto mediante la utilización de técnicas de minería de texto (MT), así también como la implementación del meta-estimador Bagging para tres técnicas de clasificación: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), y Naives Bayes (NB). La clasificación se realiza a partir de los metadatos de dichos artículos, los cuales están disponibles en el National Center for Biotechnology Information (NCBI).
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