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dc.date.accessioned | 2022-12-02T16:36:19Z | |
dc.date.available | 2022-12-02T16:36:19Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/146788 | |
dc.description.abstract | El avance de la tecnología y los procesos de secuenciación de genomas de las últimas décadas ha puesto al alcance de investigadores grandes volúmenes de datos biológicos, los cuales resultan difíciles de analizar debido a su escala. Se realizó un software que facilita el análisis de propiedades biológicas sobre cientos o miles de secuencias de genomas completos de un organismo mediante técnicas de Machine Learning, permitiendo al investigador realizar predicciones y encontrar los genes de mayor impacto que, en caso de no estar clasificados hasta la fecha, resultan de interés para su posterior análisis en laboratorio. | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | ADN | es |
dc.subject | Docker | es |
dc.subject | Genética | es |
dc.subject | Genoma | es |
dc.subject | Inteligencia artificial | es |
dc.subject | Machine Learning | es |
dc.title | Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo | es |
dc.type | Tesis | es |
sedici.creator.person | Ferella, Nicolás | es |
sedici.creator.person | Pizio, Pablo Román | es |
sedici.description.note | Asesora profesional: Josefina Campos | es |
sedici.subject.materias | Informática | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Facultad de Informática | es |
sedici.subtype | Tesis de grado | 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.contributor.director | Pons, Claudia Fabiana | es |
thesis.degree.name | Licenciado en Informática | es |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de La Plata | es |
sedici.date.exposure | 2022-11-28 | |
sedici.acta | 25832 | es |