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Tesis Doctoral: Modelo de análisis de datos para la identificación de patrones frecuentes en secuencias de ADN para la familia Flaviviridae – género Flavivirus por medio del desarrollo de técnicas de minería de datos

Hipótesis: Definir un modelo de obtención de conocimiento desarrollando técnicas de minería de datos para la obtención de patrones frecuentes, basado en la reglas de construcción de secuencias de ADN de Susumu ohno, dará resultados que apoyarán como una alternativa a los expertos en la comprensión de sistemas biológicos, en este caso los virus del género Flavivirus de la familia Flaviviridae.

Estrategia: Definir un modelo de análisis para la extracción, integración, procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos de secuencias de ADN implementando técnicas de minería de datos efectivas y respetando las reglas de Susumu Ohno para reconocer patrones frecuentes, que provea de información potencialmente útil que apoye a los expertos en la detección y tratamiento de enfermedades relacionadas a diversas familias de virus obtenidas del repositorio del GeneBank.

 


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