Predicción de la regulación génica mediante integración de datos multi-ómicos y árboles de clasificación

Autores UPV
Año
CONGRESO Predicción de la regulación génica mediante integración de datos multi-ómicos y árboles de clasificación

Abstract

El estudio del comportamiento molecular de los sistemas biológicos desde diferentes perspectivasha avanzado gracias al desarrollo tecnológico en la secuenciación masiva.Tecnologías como RNA-seq o Methyl-seq estudian la expresión génica y los mecanismos que la regulan.El procesamiento e integración de estos datos es básico para el desarrollo de aplicaciones biomédicas como biomarcadores o predictores de enfermedad,siendo un reto en la investigación genómica. Nuestro objetivo es definir una estrategia estadística para la integración de datos ómicos que sirva para identificar los factores que inciden en la regulación de la expresión de genes diana, para ello se ha utilizado una colección de datos del proyecto FP7-STATegra Los genes se clasificarán según su nivel de expresión.Se aplicarán técnicas de ¿machine learning¿ como árboles de clasificación para identificar los elementos reguladores que mejor predicen la expresión génica y selección de variables para procesos posteriores.