Bioinformatic analysis and deep learning on large-scale human transcriptomic datastudies on aging, alzheimer’s neurodegeneration and cancer

  1. Gonzalez Velasco, Oscar
Dirigida por:
  1. Javier de las Rivas Director
  2. José Manuel Sánchez Santos Codirector

Universidad de defensa: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 02 de junio de 2021

Tribunal:
  1. María Ángeles Almeida Parra Presidenta
  2. Manuel Martín-Merino Acera Secretario/a
  3. Francisco Rodrigues Pinto Vocal
Departamento:
  1. ESTADÍSTICA

Tipo: Tesis

Teseo: 666660 DIALNET

Resumen

El objetivo general del proyecto ha sido el análisis bioinformático integrativo de datos múltiples de proteómica y genómica combinados con datos clínicos asociados para la búsqueda de biomarcadores y módulos poligénicos causales aplicado a enfermedades complejas; principalmente, cáncer de origen primario desconocido, en sus distintos tipos y subtipos y enfermedades neurodegenerativas (ND) mayormente Alzheimer, además de neurodegeneración debida a la edad. Además, se ha hecho un uso intensivo de técnicas de inteligencia artificial, más en concreto de técnicas de redes neuronales de aprendizaje profundo para el análisis y pronóstico de dichas enfermedades.