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Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicas

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dc.contributor.advisorBonet Cruz, Isisspa
dc.contributor.authorEscobar Vasco, Adriana Maríaspa
dc.date.accessioned2019-05-29T13:17:31Zspa
dc.date.available2019-05-29T13:17:31Zspa
dc.date.issued2016spa
dc.description34 páginasspa
dc.description.abstractLas formas de vida microscópicas se encuentran en todos los lugares y ambientes del planeta, y en su genética se halla información de gran valor para los científicos, sin embargo al tomar una muestra para estudiarlos solo se logra aislar y cultivar menos del 1% de ellos. La metagenómica nace con el fin de estudiar el otro 99% de la muestra y de descubrir más acerca de estas comunidades. El objetivo de la metagenómica es la secuenciación y el análisis de los genes contenidos en los cromosomas de microorganismos, esfuerzos en los cuales se enfoca el presente proyecto. Para la realización del proyecto se utiliza el programa weka y el algoritmo k-means, implementado en una versión iterativa que utiliza la distancia coseno o euclidiana dependiendo del criterio del experto. Además utiliza cómo parámetro las distancias entre los clústeres para escoger los mejores y optimizar los resultados de la segunda iteración. Con en desarrollo de este proyecto se llega a la conclusión que el k-means iterativo es una mejora al k-means, optimizando los resultados y encontrando clústeres más puros. También se encuentra que los resultados obtenidos con la función de distancia coseno son mejores que aquellos obtenidos con la función euclidiana y que el mejor atributo para describir las distancias es el 4-mer.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.bibliographiccitationEscobar Vasco, A.M. (2016). Análisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicas (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2292spa
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/2292spa
dc.language.isospaspa
dc.locationINFO0063spa
dc.publisherUniversidad EIAspa
dc.publisher.departmentAdministrativa, Financiera, Sistemas y Computaciónspa
dc.publisher.editorEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2016spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computaciónspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad EIA, 2016spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercialspa
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dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.proposalMetagenómicaspa
dc.subject.proposalK-meansspa
dc.subject.proposalClusterizaciónspa
dc.subject.proposalWekaspa
dc.subject.proposalMetagenomicsspa
dc.subject.proposalClusterizationspa
dc.titleAnálisis de algoritmos para el agrupamiento de muestras metagenómicasspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
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