{"id":96687,"date":"2018-03-11T10:16:57","date_gmt":"2018-03-11T10:16:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/algoritmos-de-combinacion-de-clasificadores-y-distancias-para-el-analisis-de-datos-de-expresion-genomica\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:57","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:57","slug":"algoritmos-de-combinacion-de-clasificadores-y-distancias-para-el-analisis-de-datos-de-expresion-genomica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/pontificia-de-salamanca\/algoritmos-de-combinacion-de-clasificadores-y-distancias-para-el-analisis-de-datos-de-expresion-genomica\/","title":{"rendered":"Algoritmos de combinaci\u00f3n de clasificadores y distancias para el an\u00e1lisis de datos de expresi\u00f3n gen\u00f3mica"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> \u00e1ngela Blanco Gonz\u00e1lez <\/strong><\/h2>\n<p>Los microarrays de dna permiten monitorizar los niveles de expresi\u00f3n de grandes cantidades de genes de manera simult\u00e1nea. Dicha tecnolog\u00eda ha sido aplicada para la predicci\u00f3n de diferentes tipos de c\u00e1ncer con resultados esperanzadores. Varias t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico han sido propuestas para realizar dicha predicci\u00f3n como las m\u00e1quinas de vectores soporte (svm) o k- nn (k-vecinos m\u00e1s cercanos). los microarrays presentan ciertas caracter\u00edsticas que se deben tener en cuenta a la hora de aplicar t\u00e9cnicas de reconocimiento de patrones. Se dispone de muy pocas muestras etiquetadas y el espacio de genes est\u00e1 codificado en alta dimensi\u00f3n. Los algoritmos propuestos est\u00e1n basados en la distancia eucl\u00eddea que no refleja de manera fiel las proximidades entre perfiles de expresi\u00f3n. adem\u00e1s, se debe buscar reducir los errores de clasificaci\u00f3n y en especial los falsos negativos que son los que tienen un mayor impacto en la salud del paciente. la svm es especialmente recomendable en el problema de microarrays de dna porque es robusta frente al ruido y capaz de trabajar con problemas de alta dimensi\u00f3n. Varias extensiones han sido propuestas que incorporan distancias no eucl\u00eddeas. Puesto que no hay un clasificador \u00f3ptimo, en la literatura se ha propuesto combinar clasificadores que exhiben caracter\u00edsticas diferentes para reducir el error. Dichas t\u00e9cnicas muestrean aleatoriamente los patrones o los genes reduciendo el tama\u00f1o de la muestra de entrenamiento. Como consecuencia, aumenta el sesgo y el error de la combinaci\u00f3n. en esta tesis, se realiza un estudio riguroso y original de las distancias en el contexto de microarrays estudiando diferentes criterios que nos dan idea del impacto de la m\u00e9trica en los resultados tanto de clasificaci\u00f3n como de cluster. para evitar la elecci\u00f3n de una distancia concreta y aprovechar la informaci\u00f3n proporcionada por las diferentes medidas, se proponen diferentes m\u00e9todos para combinar clasificadores. La diversidad se induce considerando diferentes disimilaridades, diferentes kernel no lineales, diferentes transformaciones no lineales y diferentes modelos de clasificaci\u00f3n. Este enfoque evita reducir el tama\u00f1o de la muestra como ocurre en las t\u00e9cnicas de remuestreo. se proponen dos m\u00e9todos para incorporar una combinaci\u00f3n de disimilaridades no eucl\u00eddeas en la svm. Se busca que la disimilaridad resultante refleje mejor las proximidades entre los perfiles de expresi\u00f3n. La combinaci\u00f3n se aprende en un hrkhs (hyper reproducing kernel hilbert space) siguiendo la aproximaci\u00f3n de los hiperkernels. Esta aproximaci\u00f3n es menos propensa al sobreajuste que otros m\u00e9todos de combinaci\u00f3n propuestos en la literatura. la propuesta ha sido aplicada a la predicci\u00f3n de diferentes tipos de c\u00e1ncer y a la predicci\u00f3n de la funci\u00f3n de los genes obteni\u00e9ndose resultados prometedores.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Algoritmos de combinaci\u00f3n de clasificadores y distancias para el an\u00e1lisis de datos de expresi\u00f3n gen\u00f3mica<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Algoritmos de combinaci\u00f3n de clasificadores y distancias para el an\u00e1lisis de datos de expresi\u00f3n gen\u00f3mica <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 \u00e1ngela Blanco Gonz\u00e1lez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Pontificia de salamanca<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/10\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>merino Acera Mart\u00edn<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Luis Alonso romero <\/li>\n<li>Luis Joyanes aguilar (vocal)<\/li>\n<li>quintin Martin martin (vocal)<\/li>\n<li>gregorio ismael Sainz palmero (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de \u00e1ngela Blanco Gonz\u00e1lez Los microarrays de dna permiten monitorizar los niveles de expresi\u00f3n de grandes cantidades de 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