Integración de bases de datos bioinformáticas a la plataforma Multiomix, para mejorar la interpretación de potencíales biomarcadores oncológicos
- Autores
- Bebczuk, Franco
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Pons, Claudia Fabiana
- Descripción
- En el marco de la plataforma Multiomix,que tiene por objetivo acelerar la identificación y validación de biomarcadores en cáncer, el presente trabajo resolvió la necesidad de que los investigadores (usuarios de Multiomix) puedan disponer de información médica y molecular detallada durante la interpretación de los hallazgos. Esta etapa de interpretación es clave como complemento de los tests estadísticos que ofrece la plataforma. Para abordar este trabajo, se investigaron diferentes bases de datos y aplicaciones bioinformáticas como Gene Ontology, PharmGKB, STRING y Drugbank, para luego realizar la descarga, curación, transformación de la estructura para optimizar los accesos requeridos y exposición de la funcionalidad a través de una API.
Asesor profesional: Matías Butti
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Informática
Bioinformática
ingeniería de datos
API REST
Enriquecimiento de Datos
Estudios Omicos
Bases de Datos
Cáncer - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/162231
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Integración de bases de datos bioinformáticas a la plataforma Multiomix, para mejorar la interpretación de potencíales biomarcadores oncológicosBebczuk, FrancoInformáticaBioinformáticaingeniería de datosAPI RESTEnriquecimiento de DatosEstudios OmicosBases de DatosCáncerEn el marco de la plataforma Multiomix,que tiene por objetivo acelerar la identificación y validación de biomarcadores en cáncer, el presente trabajo resolvió la necesidad de que los investigadores (usuarios de Multiomix) puedan disponer de información médica y molecular detallada durante la interpretación de los hallazgos. Esta etapa de interpretación es clave como complemento de los tests estadísticos que ofrece la plataforma. Para abordar este trabajo, se investigaron diferentes bases de datos y aplicaciones bioinformáticas como Gene Ontology, PharmGKB, STRING y Drugbank, para luego realizar la descarga, curación, transformación de la estructura para optimizar los accesos requeridos y exposición de la funcionalidad a través de una API.Asesor profesional: Matías ButtiLicenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaPons, Claudia Fabiana2023-12-14info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/162231spainfo: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:UNLP2025-10-22T17:23:33Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/162231Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:23:33.865SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En el marco de la plataforma Multiomix,que tiene por objetivo acelerar la identificación y validación de biomarcadores en cáncer, el presente trabajo resolvió la necesidad de que los investigadores (usuarios de Multiomix) puedan disponer de información médica y molecular detallada durante la interpretación de los hallazgos. Esta etapa de interpretación es clave como complemento de los tests estadísticos que ofrece la plataforma. Para abordar este trabajo, se investigaron diferentes bases de datos y aplicaciones bioinformáticas como Gene Ontology, PharmGKB, STRING y Drugbank, para luego realizar la descarga, curación, transformación de la estructura para optimizar los accesos requeridos y exposición de la funcionalidad a través de una API. |
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