Modelo biocomputacional para representar el comportamiento de sistemas biológicos [recurso electrónico] / Edgar Manzanarez Ozuna

Por: Manzanarez Ozuna, Edgar, 1970-Colaborador(es): Flores Gutiérrez, Dora Luz, Tipo de material: Texto

TextoDetalles de publicación: Ensenada, Baja California, 2018Descripción: 1 recurso en línea 62 p. : ilTema(s): Ingeniería -- Tesis y disertaciones académicas | Redes neuronalesClasificación LoC:QA76.87 | M35 2018Recursos en línea: Tesis Digital Texto

Nota de disertación: Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2018 Resumen: La proteína Smad7 es un regulador negativo de la vía de señalización de TGF-, que está regulada positivamente en pacientes con cáncer de mama. Los miRNA regulan las expresiones de proteínas deteniendo o degradando los mRNA. El propósito de este trabajo es identicar un perfil de miARN que regula la expresión del ARNm que codifica Smad7 en el cáncer de mama utilizando los datos de pacientes con cáncer de mama obtenidos del Proyecto Atlas del Genoma del Cáncer. Desarrollamos un método de búsqueda automático basado en algoritmos genéticos para encontrar un modelo predictivo basado en redes neuronales profundas que se ajuste al conjunto de datos biológicos y aplicar el algoritmo Olden para identicar la importancia relativa de cada miRNA.

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Tesis	Biblioteca Central Ensenada	Colección de Tesis	QA76.87 M35 2018 (Browse shelf(Abre debajo))	1	Disponible		ENS088826

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Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2018

Incluye referencias bibliográficas

La proteína Smad7 es un regulador negativo de la vía de señalización de TGF-, que está regulada positivamente en pacientes con cáncer de mama. Los miRNA regulan las expresiones de proteínas deteniendo o degradando los mRNA. El propósito de este trabajo es identicar un perfil de miARN que regula la expresión del ARNm que codifica Smad7 en el cáncer de mama utilizando los datos de pacientes con cáncer de mama obtenidos del Proyecto Atlas del Genoma del Cáncer. Desarrollamos un método de búsqueda automático basado en algoritmos genéticos para encontrar un modelo predictivo basado en redes neuronales profundas que se
ajuste al conjunto de datos biológicos y aplicar el algoritmo Olden para identicar la importancia relativa de cada miRNA.