Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética
- Autores
- Brun, M.; Ballarín, Virginia Laura
- Año de publicación
- 2010
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Un área de investigación relativamente reciente en el área de procesamiento de señales genómicas es el de la clasificación de fenotipos basado en información genotípica, en especial SNPs (single nucleotide polymorfisms), usando combinaciones de SNPs para predecir una característica fenotípica. En su mayor parte los datos para un estudio son recolectados sin considerar la probabilidad a priori de las clases a clasificar. Por ejemplo en el contexto de casos vs. controles, donde los casos pueden representar individuos expresando alguna enfermedad y los controles representan individuos sanos, es común que haya más muestras de control que de casos. En este trabajo analizamos las razones para utilizar las técnicas de balance de datos para los estudios de predicción de fenotipos basado en genotipos, mostrando como estas técnicas pueden mejorar los resultados, generando clasificadores más robustos.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
SNP
Clasificación
Genotipo
Fenotipo
Balanceo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/152880
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_16b6ffa95e2253a1e4b80f9733c3cd56 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/152880 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenéticaBrun, M.Ballarín, Virginia LauraCiencias InformáticasSNPClasificaciónGenotipoFenotipoBalanceoUn área de investigación relativamente reciente en el área de procesamiento de señales genómicas es el de la clasificación de fenotipos basado en información genotípica, en especial SNPs (single nucleotide polymorfisms), usando combinaciones de SNPs para predecir una característica fenotípica. En su mayor parte los datos para un estudio son recolectados sin considerar la probabilidad a priori de las clases a clasificar. Por ejemplo en el contexto de casos vs. controles, donde los casos pueden representar individuos expresando alguna enfermedad y los controles representan individuos sanos, es común que haya más muestras de control que de casos. En este trabajo analizamos las razones para utilizar las técnicas de balance de datos para los estudios de predicción de fenotipos basado en genotipos, mostrando como estas técnicas pueden mejorar los resultados, generando clasificadores más robustos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2010info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf2887-2895http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152880spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cais-02_0.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1853-1881info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:39:22Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/152880Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:39:22.947SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
title |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
spellingShingle |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética Brun, M. Ciencias Informáticas SNP Clasificación Genotipo Fenotipo Balanceo |
title_short |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
title_full |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
title_fullStr |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
title_full_unstemmed |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
title_sort |
Diseño balanceado de clasificadores para estudios de asociación poligenética |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Brun, M. Ballarín, Virginia Laura |
author |
Brun, M. |
author_facet |
Brun, M. Ballarín, Virginia Laura |
author_role |
author |
author2 |
Ballarín, Virginia Laura |
author2_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas SNP Clasificación Genotipo Fenotipo Balanceo |
topic |
Ciencias Informáticas SNP Clasificación Genotipo Fenotipo Balanceo |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Un área de investigación relativamente reciente en el área de procesamiento de señales genómicas es el de la clasificación de fenotipos basado en información genotípica, en especial SNPs (single nucleotide polymorfisms), usando combinaciones de SNPs para predecir una característica fenotípica. En su mayor parte los datos para un estudio son recolectados sin considerar la probabilidad a priori de las clases a clasificar. Por ejemplo en el contexto de casos vs. controles, donde los casos pueden representar individuos expresando alguna enfermedad y los controles representan individuos sanos, es común que haya más muestras de control que de casos. En este trabajo analizamos las razones para utilizar las técnicas de balance de datos para los estudios de predicción de fenotipos basado en genotipos, mostrando como estas técnicas pueden mejorar los resultados, generando clasificadores más robustos. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
description |
Un área de investigación relativamente reciente en el área de procesamiento de señales genómicas es el de la clasificación de fenotipos basado en información genotípica, en especial SNPs (single nucleotide polymorfisms), usando combinaciones de SNPs para predecir una característica fenotípica. En su mayor parte los datos para un estudio son recolectados sin considerar la probabilidad a priori de las clases a clasificar. Por ejemplo en el contexto de casos vs. controles, donde los casos pueden representar individuos expresando alguna enfermedad y los controles representan individuos sanos, es común que haya más muestras de control que de casos. En este trabajo analizamos las razones para utilizar las técnicas de balance de datos para los estudios de predicción de fenotipos basado en genotipos, mostrando como estas técnicas pueden mejorar los resultados, generando clasificadores más robustos. |
publishDate |
2010 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2010 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152880 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/152880 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://39jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cais-02_0.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1853-1881 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 2887-2895 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844616267962515456 |
score |
13.070432 |