Nombre del libro
- 2023 IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence, ColCACI 2023 - Proceedings
Machine Learning Clustering for Cancer Analysis Employing Gene Expression Data Contribución en una conferencia
Perfil
editorial
- Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Autor
- Camilo Andres Perez Ospino
- Jorman Arbey Castro Rivera
Resumen
- Se ha trabajado en la idea de que los tipos de cáncer varían en su estructura molecular (ADN, ARN, proteínas y epigenética) dependiendo del origen y localización del cáncer. El Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) ha generado una iniciativa para crear cuidadosamente una base de datos que garantice datos de calidad en el perfilado de los diferentes tumores para promover la investigación, una parte de esta gran base de datos se llamó Pan-Cancer, que tiene el perfilado genómico, epigenético, transcripcional y proteómico de 12 tipos diferentes de cáncer. En esta investigación tomamos uno de los perfiles, el de ARN, en 5 tipos de cáncer, para determinar la posibilidad de segmentar de forma no supervisada y evaluar la diferencia de los mismos por su origen. Los resultados indican que el número de clusters puede variar de 5 a 7, siendo 5 clusters los establecidos por las etiquetas de la base de datos, sin embargo, la división de 6 o 7 clusters se debe a la agrupación del cáncer de mama (BRCA) que tiene varios orígenes.
autores
-
http://vivoweb.org/ontology/core#FacultyMemberOrjuela Cañón, Alvaro David
fecha de publicación
- 2023-7-26
Área temática
Identidad
Identificador de objeto digital (DOI)
Número Estándar Internacional de Libros (ISBN)
- 9798350316599