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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSeco Naveiras, Diego; supervisor de gradoes
dc.contributor.advisorHernández Rivas, Cecilia; supervisora de gradoes
dc.contributor.authorInostroza Rodríguez, Daniel Ignacioes
dc.date.accessioned2018-10-23T14:33:09Z
dc.date.accessioned2019-12-16T16:42:40Z-
dc.date.available2018-10-23T14:33:09Z
dc.date.available2019-12-16T16:42:40Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.other237274
dc.identifier.urihttp://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/2990-
dc.descriptionMagister en Ciencias de la Computación Universidad de Concepción 2018es
dc.description.abstractLas viás de señalización son responsables de la regulación de los procesos celulares, tales como el monitoreo del ambiente externo, la transmisión de información a través de la membrana celular, y la toma de desiciones en torno al destino de la célula. Dada la cantidad creciente de información biológica disponible y los descubrimientos recientes sobre el hecho que muchas enfermedades están relacionadas con la interrupción de las señalizaciones en cascada, modelar vías de señalización en biología celular ha llegado a ser un tema activo de investigación en los últimos años. A pesar de esto, la reconstrucción de vías de señalización contin ´ua siendo un gran desaf´ıo, principalmente debido a la falta de enfoques sistem´ aticos para predecir estas relaciones, tales como orientación de interacciones y la activación o inhibición entre interacciones de proteínas en el flujo de una vía. Este trabajo propone un enfoque para predecir vías de señalización que integran interacciones de proteínas, expresión de genes, fenotipos, e información de complejos proteicos. Primero, nuestro método encuentra vías candidatas, usando un algoritmo de orientación de aristas, y define un modelo de grafos para incluir las relaciones de activación entre proteínas en las vías candidatas, usando expresión de genes en el ciclo celular y fenotipos, para inferir pathways consistentes. Después, incorporamos un algoritmo de cubrimiento de complejos proteicos para elegir las vías de señalización predichas finales. Mostramos que nuestro enfoque mejora los resultados de los enfoques de previas investigaciones, entre un 21 y un 50%, usando diferentes métricas de ranking.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Concepción.es
dc.rightsCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es-
dc.subjectProteínases
dc.subjectLevadurases
dc.subjectCiclos Biológicos - Simulación por Computadoreses
dc.subjectCélulases
dc.subjectCiclo Celulares
dc.titleCell cycle and protein complex dynamics in discovering signaling pathways in yeast dinámicas del ciclo celular y complejos de proteínas en el descubrimiento de vías de señalización en levaduraes
dc.title.alternativedinámicas del ciclo celular y complejos de proteínas en el descubrimiento de vías de señalización en levaduraes
dc.typeTesises
dc.description.facultadDepartamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computaciónes
dc.description.departamentoDepartamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación.es
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