Ensamblaje del genoma: métodos y aplicaciones.
El ensamblaje del genoma reconstruye genomas completos a partir de lecturas de secuenciación utilizando algoritmos computacionales.
GenómicaEstudios de asociación de todo el genoma (GWAS)
GWAS vincula variantes genéticas con rasgos y enfermedades mediante el escaneo de genomas en grandes poblaciones.
GenómicaMetagenómica: secuenciación del ADN ambiental
La metagenómica analiza material genético directamente de muestras ambientales para estudiar comunidades microbianas.
GenómicaLlamada de variantes: detección de variación genética
La llamada de variantes identifica SNP, indeles y variantes estructurales a partir de datos de secuenciación en comparación con un genoma de referencia.
GenómicaReducción de dimensionalidad para biología de alta dimensión
Las técnicas de reducción de dimensionalidad proyectan datos biológicos de alta dimensión en dimensiones más bajas para visualización y reducción de ruido.
Aprendizaje automáticoManejo de datos desequilibrados en la investigación biomédica
Los métodos de datos desequilibrados abordan el desafío de clases raras en conjuntos de datos biomédicos, como el diagnóstico de enfermedades y la predicción de la respuesta a los medicamentos.
Aprendizaje automáticoAprendizaje automático en bioinformática: una introducción
El aprendizaje automático proporciona algoritmos que aprenden de datos biológicos para hacer predicciones y descubrir patrones en genómica, proteómica y más.
Aprendizaje automáticoEvaluación y Validación de Modelos en Bioinformática
La evaluación del modelo evalúa el rendimiento predictivo mediante validación cruzada, arranque y pruebas estadísticas para garantizar conclusiones biológicas confiables.
Aprendizaje automáticoAprendizaje supervisado para la clasificación biológica
El aprendizaje supervisado entrena modelos sobre datos etiquetados para clasificar muestras biológicas, predecir resultados de enfermedades y anotar elementos genómicos.
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