• Título:  TRLAB: UNA METODOLOGÍA PARA LA EXTRACCIÓN Y EVALUACIÓN DE PATRONES DE COMPORTAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS BIOLÓGICOS DEPENDIENTES DEL TIEMPO
• Autor:  Gutiérrez Avilés, David
• Universidad:  Universidad de Sevilla
• Departamento:  Lenguajes y sistemas informáticos
• Fecha de Lectura:  25/09/2015
• Programa de doctorado:  INGENIERÍA INFORMÁTICA
• Dirección: 
  • Rubio Escudero, Cristina (DIRECTOR)
• Tribunal: 
  • RIQUELME SANTOS, JOSÉ CRISTÓBAL (PRESIDENTE)
  • Pontes Balanza, Beatriz (SECRETARIO)
  • CASES DIAZ, ILDEFONSO (VOCAL)
  • Lopez Guerra, Jose Luis (VOCAL)
  • VAL MUÑOZ, M. CORAL DEL (VOCAL)
• Descriptores: 
  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • HEURISTICA
  • GENETICA
  • BIOLOGIA CELULAR
• Localización:  SERVICIO DE DOCTORADO, UNIVERSIDAD DE SEVILLA
• 2015gutietrlab.pdf
• 2015gutietrlab_1.pdf
• Resumen:
  La tecnología de microarray ha revolucionado la investigación biotecnológica gracias a la posibilidad de monitorizar los niveles de concentración de ARN. El análisis de dichos datos representa un reto computacional debido a sus características. Las técnicas de Clustering han sido ampliamente aplicadas para crear grupos de genes que exhiben comportamientos similares. El Biclustering emerge como una valiosa herramienta para el análisis de microarrays ya que relaja la restricción de agrupamiento permitiendo que los genes sean evaluados sólo bajo un subconjunto de condiciones experimentales. Sin embargo, ante la consideración de una tercera dimensión, el tiempo, el Triclustering se presenta como la herramienta apropiada para el análisis de experimentos longitudinales en los que los genes son evaluados bajo un cierto subconjunto de condiciones en un subconjunto de puntos temporales. Estos triclusters proporcionan información oculta en forma de patrón de comportamiento para experimentos temporales con microarrays. En esta investigación se presenta TrLab, una metodología para la extracción de patrones de comportamiento de grandes volúmenes de datos biológicos dependientes del tiempo. Esta metodología incluye el algoritmo TriGen, un algoritmo genético para la búsqueda de triclusters, teniendo en cuenta de forma simultánea, los genes, condiciones experimentales y puntos temporales que lo componen, además de tres medidas de evaluación que conforman el núcleo de dicho algoritmo así como una medida de calidad para los triclusters encontrados. Todas estas aportaciones estarán integradas en una aplicación con interfaz gráfica que permita su fácil utilización por parte de expertos en el campo de la biología. Las tres medidas de evaluación desarrolladas son: MSR3D basada en la adaptación a las tres dimensiones del Residuo Cuadrático Medio, LSL basada en el cálculo de la recta de mínimos cuadrados que mejor ajusta la representación gráfica del tricluster y MSL basada en el cálculo de los ángulos que forman el patrón de comportamiento del tricluster. La medida de calidad se denomina TRIQ y aglutina todos los aspectos que determinan el valor de un tricluster: calidad de correlación, gráfica y biológica.