Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de machine learning sobre secuencias de genoma completo

  • Nicolás Ferella Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata (UNLP), Argentina y Jefatura de Gabinete de Ministros de la República Argentina
  • Pablo Pizio Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata (UNLP), Argentina
  • Claudia Pons Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata (UNLP), Argentina
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Genética, Big Data, ADN

Resumen

El avance de la tecnolog´ıa y los procesos de secuenciaci´on de genomas de las ´ultimas d´ecadas ha logrado poner al alcance de investigadores de todo el mundo grandes vol´umenes de datos biol´ogicos, que debido a su gran escala, los mismos resultan dif´ıciles de analizar en su totalidad, por lo cual es intuitivo pensar en Inteligencia Artificial para trabajar con dicha informaci´on. Con el objetivo de disminuir la brecha existente entre el investigador y las herramientas de Inteligencia Artificial, se desarroll´o un software que permite crear un espacio de trabajo para un organismo biol´ogico, realizar el procesamiento de los genomas correspondientes y permitir la creaci´on y entrenamiento de modelos de Machine Learning desde una interfaz gr´afica. Los modelos entrenados luego se analizan para buscar qu´e patrones determinan el resultado de la propiedad bi´ologica a investigar sobre el organismo biol´ogico en cuesti´on, y as´ı encontrar los genes de mayor impacto en las predicciones del modelo, permitiendo al investigador el posterior an´alisis en laboratorio de un gen deseado.

Publicado
2023-07-07
Cómo citar
Ferella, N., Pizio, P., & Pons, C. (2023). Identificación de propiedades biológicas en organismos utilizando técnicas de machine learning sobre secuencias de genoma completo. Memorias De Las JAIIO, 9(6), 218-234. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/634
Sección
EST - Concurso de Trabajos Estudiantiles