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dc.date.accessioned 2020-09-01T18:34:15Z
dc.date.available 2020-09-01T18:34:15Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103591
dc.description.abstract Con este trabajo se continua la línea de investigación consistente en evaluar y desarrollar procedimientos computacionales adecuados para analizar la relación clínica entre el microbioma intestinal y la presencia del cáncer colorrectal. En esta oportunidad se ha trabajado con muestras propias obtenidas en el medio local. Corresponden a los microbiomas de 20 pacientes, 10 sanos y 10 enfermos, del Sector de Coloproctología del Hospital Italiano de Buenos Aires que fueron secuenciados a partir de materia fecal. La identificación bacteriana se realizó utilizando el gen marcador 16S rRNA para obtener la distribución de frecuencias a distintos niveles taxonómicos en cada paciente. El presente artículo describe el proceso que se ha realizado desde que las muestras salen del secuenciador hasta que son procesadas para su valoración clínica. Con tal objetivo los pacientes fueron agrupados por medio de algoritmos de aprendizaje no supervisado y se desarrolló el aspecto matemático de una distancia que trata de ajustar el clustering computacional a los objetivos clínicos. La metodología de trabajo empleada ha sido validada mediante la participación en la red Global Research Network to Investigate the CRC-associated Microbiome of non-Western Countries creada por la Universidad de Leeds, UK. es
dc.format.extent 175-179 es
dc.language es es
dc.subject Secuencias es
dc.subject Microbioma es
dc.subject Clasificación es
dc.subject Cáncer colorrectal es
dc.title Tratamiento de secuencias de ADN y clustering de pacientes con cáncer colorrectal es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-3714-82-5 es
sedici.creator.person Ávila, Laura es
sedici.creator.person Santa María, Victoria es
sedici.creator.person López, Luis es
sedici.creator.person Soria, Marcelo es
sedici.creator.person Santa María, Cristóbal es
sedici.description.note Eje: Base de Datos y Minería de Datos. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2020-05
sedici.relation.event XXII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2020, El Calafate, Santa Cruz). es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103151 es


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