| dc.contributor.advisor | Cos Juez, Francisco Javier de | |
| dc.contributor.advisor | Martín Sánchez, Vicente | |
| dc.contributor.author | Sánchez Lasheras, Juan Enrique | |
| dc.contributor.other | Morfología y Biología Celular, Departamento de | spa |
| dc.date.accessioned | 2021-05-06T07:25:16Z | |
| dc.date.available | 2021-05-06T07:25:16Z | |
| dc.date.issued | 2020-12-16 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10651/58257 | |
| dc.description | Tesis doctoral por compendio de publicaciones. | spa |
| dc.description.abstract | En la actualidad, se sabe que existen variantes genéticas que pueden emplearse como
predictores de la incidencia y pronóstico del cáncer de próstata. El uso para estos propósitos
de los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) es una de las áreas de investigación más
prometedoras en la investigación del cáncer. El objetivo de este proyecto de investigación es el
desarrollo de metodologías para estudiar la influencia de las variantes genéticas (SNP) con la
ayuda de diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
En esta investigación, se han desarrollado y probado algunas nuevas metodologías de
aprendizaje automático con datos obtenidos de la base de datos de MCC-Spain seleccionando
casos y controles como un grupo heterogéneo. | spa |
| dc.format.extent | 160 p. | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.title | Comparación de dos metodologías en el abordaje de las interacciones gen-ambiente en el cáncer de próstata. Análisis de pathways relacionados con la biogénesis mitocondrial frente a técnicas avanzadas de análisis de datos | spa |
| dc.type | doctoral thesis | spa |
| dc.local.notes | DT(SE) 2020-175 | spa |
| dc.rights.accessRights | embargoed access | |
