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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


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)