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dc.date.accessioned 2012-07-18T13:29:44Z
dc.date.available 2012-07-18T13:29:44Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18753
dc.description.abstract Los estudios de diversidad microbiológica basados en información genética involucran procesos computacionales fundados en la minería de datos y en la estimación estadística. Con el objetivo de obtener la riqueza de especies, entendida como el número de las mismas, y su distribución en el medio, se procesan secuencias del gen 16S rRNA. Se mide la “distancia genética” entre secuencias y se procede a un agrupamiento en “clusters” a partir del cual se realiza el recuento. Las estimaciones estadísticas estándar tropiezan con la incertidumbre creada por la insuficiencia del tamaño muestral lo que requiere explorar formas alternativas de estimación. El trabajo presenta dos formas de evaluación de la riqueza a partir de una estimación de la probabilidad de existencia de especie nueva y del concepto de entropía. A tal efecto se utiliza la simulación como una técnica de explotación de los datos muestrales con la que se obtienen resultados que mejoran las estimaciones habituales. es
dc.format.extent 969-978 es
dc.language es es
dc.subject Data mining es
dc.subject Biodiversidad es
dc.subject Simulation es
dc.title Estimación de biodiversidad por data mining y simulación es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Santa María, Cristóbal es
sedici.creator.person Soria, Marcelo A. es
sedici.description.note Presentado en el VIII Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2011-10
sedici.relation.event XVII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)