Bioinformática

La Minería de datos y la genómica funcional han ganado gran auge desde que varias secuencias de genomas completos y en particular el genoma humano fueron publicadas. Una de las formas más avanzadas y desafiantes de estudiar los eventos moleculares, ha sido el monitoreo de expresión génica en Microarrays de ADN (ácido desoxirribonucleico). Los microarrays son entendidos como un tipo de dispositivo (un chip) sobre cuya superficie, se encuentra de forma ordenada y precisa, un gran número de entidades diversas (péptidos, oligonucleótidos, moléculas biológicas, células, tejidos, etc.) para ser evaluadas simultáneamente en un único ensayo.

Las técnicas de agrupamiento, han mostrado gran poderío en la comprensión de las funciones génicas, regulación, procesos celulares y subtipos de células. Genes con patrones similares de expresión (genes coexpresados) pueden ser agrupados en un grupo, desarrollando similar función celular. Los genes coexpresados en un mismo grupo, probablemente, estén involucrados en los mismos procesos celulares y una fuerte correlación entre ellos, indica coregulación. La inferencia de regulación a través de agrupamientos de datos expresión génica, aumenta la consideraciones de hipótesis sobre los mecanismos de la red regulatoria transcripcional. Por otra parte, agrupamientos sobre muestras, basados en la similitud de perfiles, puede revelar tipos de subcelulas, las cuales, son muy difíciles de encontrar con el enfoque tradicional.

En la actualidad para el descubrimiento de conocimiento en este tipos de datasets se están empleando con muy buenos resultados, las técnicas híbridas, que no son más que la mezcla de diferentes técnicas, como son, computación evolutiva, minería de datos, optimización combinatoria, y programación paralela. Los resultados de la aplicación de técnicas híbridas al análisis de datos (base de datos) biológicos son de vital importancia en el progreso de la salud humana.


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