Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal
- Autores
- Ávila, Laura; Santa María, Victoria; López, Luis; Soria, Marcelo; Santa María, Cristóbal
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La metagenómica orientada hacia el uso de genes marcadores como el 16S rRNA permite establecer el perfil taxonómico del microbioma de pacientes con cáncer colorrectal. Cabe entonces explorar el papel del análisis taxonómico del microbioma como herramienta de diagnóstico y evaluación de la enfermedad. En tal sentido debe ajustarse la interrelación bioinformático-médica. Cada algoritmo a utilizar, cada parámetro a ajustar, requieren de una evaluación acerca del grado en que colaboran a mejorar el análisis en términos médicos. El objetivo general del trabajo es entonces caracterizar el microbioma de pacientes del AMBA en cuanto a riqueza, diversidad y distribución estadística, a través de muestras del gen marcador 16S rRNA obtenidas de materia fecal. En particular, se procuró reproducir la pipeline desarrollada anteriormente con muestras extraídas de repositorios internacionales mejorando los aspectos de automatización y ajustando la elección de parámetros. También se validó la metodología de trabajo por medio de comparación con los procesos llevados a cabo en el marco de la Large Bowel Microbiome Disease Network. A su vez, se realizó el análisis estadístico correspondiente para establecer la riqueza, diversidad de los microbiomas autóctonos. Finalmente se evaluó el desempeño de métodos supervisados y no supervisados de clasificación y predicción respecto del diagnóstico
Workshop: WBDMD – Bases de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Microbioma
Cáncer
Secuenciación
Explotación de datos
Evaluación médica - 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:10915/114474
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_9f0173be7b901a1f44273be3df02c920 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/114474 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectalÁvila, LauraSanta María, VictoriaLópez, LuisSoria, MarceloSanta María, CristóbalCiencias InformáticasMicrobiomaCáncerSecuenciaciónExplotación de datosEvaluación médicaLa metagenómica orientada hacia el uso de genes marcadores como el 16S rRNA permite establecer el perfil taxonómico del microbioma de pacientes con cáncer colorrectal. Cabe entonces explorar el papel del análisis taxonómico del microbioma como herramienta de diagnóstico y evaluación de la enfermedad. En tal sentido debe ajustarse la interrelación bioinformático-médica. Cada algoritmo a utilizar, cada parámetro a ajustar, requieren de una evaluación acerca del grado en que colaboran a mejorar el análisis en términos médicos. El objetivo general del trabajo es entonces caracterizar el microbioma de pacientes del AMBA en cuanto a riqueza, diversidad y distribución estadística, a través de muestras del gen marcador 16S rRNA obtenidas de materia fecal. En particular, se procuró reproducir la pipeline desarrollada anteriormente con muestras extraídas de repositorios internacionales mejorando los aspectos de automatización y ajustando la elección de parámetros. También se validó la metodología de trabajo por medio de comparación con los procesos llevados a cabo en el marco de la Large Bowel Microbiome Disease Network. A su vez, se realizó el análisis estadístico correspondiente para establecer la riqueza, diversidad de los microbiomas autóctonos. Finalmente se evaluó el desempeño de métodos supervisados y no supervisados de clasificación y predicción respecto del diagnósticoWorkshop: WBDMD – Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática2020-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf270-278http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114474spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-4417-90-9info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/113243info: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:UNLP2025-09-29T11:26:40Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/114474Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:26:40.744SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
title |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
spellingShingle |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal Ávila, Laura Ciencias Informáticas Microbioma Cáncer Secuenciación Explotación de datos Evaluación médica |
title_short |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
title_full |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
title_fullStr |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
title_full_unstemmed |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
title_sort |
Análisis del desempeño de clustering y árboles de decisión en la evaluación clínica de microbiomas de pacientes con cáncer colorrectal |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ávila, Laura Santa María, Victoria López, Luis Soria, Marcelo Santa María, Cristóbal |
author |
Ávila, Laura |
author_facet |
Ávila, Laura Santa María, Victoria López, Luis Soria, Marcelo Santa María, Cristóbal |
author_role |
author |
author2 |
Santa María, Victoria López, Luis Soria, Marcelo Santa María, Cristóbal |
author2_role |
author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Microbioma Cáncer Secuenciación Explotación de datos Evaluación médica |
topic |
Ciencias Informáticas Microbioma Cáncer Secuenciación Explotación de datos Evaluación médica |
dc.description.none.fl_txt_mv |
La metagenómica orientada hacia el uso de genes marcadores como el 16S rRNA permite establecer el perfil taxonómico del microbioma de pacientes con cáncer colorrectal. Cabe entonces explorar el papel del análisis taxonómico del microbioma como herramienta de diagnóstico y evaluación de la enfermedad. En tal sentido debe ajustarse la interrelación bioinformático-médica. Cada algoritmo a utilizar, cada parámetro a ajustar, requieren de una evaluación acerca del grado en que colaboran a mejorar el análisis en términos médicos. El objetivo general del trabajo es entonces caracterizar el microbioma de pacientes del AMBA en cuanto a riqueza, diversidad y distribución estadística, a través de muestras del gen marcador 16S rRNA obtenidas de materia fecal. En particular, se procuró reproducir la pipeline desarrollada anteriormente con muestras extraídas de repositorios internacionales mejorando los aspectos de automatización y ajustando la elección de parámetros. También se validó la metodología de trabajo por medio de comparación con los procesos llevados a cabo en el marco de la Large Bowel Microbiome Disease Network. A su vez, se realizó el análisis estadístico correspondiente para establecer la riqueza, diversidad de los microbiomas autóctonos. Finalmente se evaluó el desempeño de métodos supervisados y no supervisados de clasificación y predicción respecto del diagnóstico Workshop: WBDMD – Bases de Datos y Minería de Datos Red de Universidades con Carreras en Informática |
description |
La metagenómica orientada hacia el uso de genes marcadores como el 16S rRNA permite establecer el perfil taxonómico del microbioma de pacientes con cáncer colorrectal. Cabe entonces explorar el papel del análisis taxonómico del microbioma como herramienta de diagnóstico y evaluación de la enfermedad. En tal sentido debe ajustarse la interrelación bioinformático-médica. Cada algoritmo a utilizar, cada parámetro a ajustar, requieren de una evaluación acerca del grado en que colaboran a mejorar el análisis en términos médicos. El objetivo general del trabajo es entonces caracterizar el microbioma de pacientes del AMBA en cuanto a riqueza, diversidad y distribución estadística, a través de muestras del gen marcador 16S rRNA obtenidas de materia fecal. En particular, se procuró reproducir la pipeline desarrollada anteriormente con muestras extraídas de repositorios internacionales mejorando los aspectos de automatización y ajustando la elección de parámetros. También se validó la metodología de trabajo por medio de comparación con los procesos llevados a cabo en el marco de la Large Bowel Microbiome Disease Network. A su vez, se realizó el análisis estadístico correspondiente para establecer la riqueza, diversidad de los microbiomas autóctonos. Finalmente se evaluó el desempeño de métodos supervisados y no supervisados de clasificación y predicción respecto del diagnóstico |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020-10 |
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/10915/114474 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114474 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-4417-90-9 info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/113243 |
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 270-278 |
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_ |
1844616145153294336 |
score |
13.070432 |