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dc.contributor.authorMoncada Vazquez, Carlos Alberto%856947-
dc.creatorMoncada Vazquez, Carlos Alberto%856947-
dc.date.accessioned2021-06-22T18:53:47Z-
dc.date.available2021-06-22T18:53:47Z-
dc.date.issued2019-06-28-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1365-
dc.descriptionEn esta tesis, se define un procedimiento que permite utilizar las técnicas de Aprendizaje Automático al problema de clasificación de datos masivos. Usando para ello los siguientes elementos: preprocesamiento de los datos, análisis de componentes independientes, entrenamiento de los clasificadores y la evaluación de los clasificadores. El objetivo fundamental es proveer de una herramienta de diagnóstico molecular (HDM) adecuada para la solución de problemas complejos en el genoma, concretamente en la secuenciación de ADN de Osteosarcoma, basada en modelos predictivos, los cuales son obtenidos por inferencia automática de conocimiento a partir del manejo de los datos. La experimentación realizada se hizo mediante un banco de datos proporcionado por el Laboratorio de Biología de Sistemas y Medicina Traslacional (BSMT) de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM). Los resultados obtenidos muestran que los métodos de clasificación propuestos logran hasta un 93.60% de precisión en la identificación de aquellos genes relacionados al Osteosarcoma.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.othermodelos predictivos ADN osteosarcomaes_MX
dc.titleSelección de variantes genéticas asociadas a enfermedades crónico degenerativas usando técnicas de aprendizaje automáticoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorReyes Salgado, Gerardo%26155-
dc.folio19-324es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
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