Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Bioinformática, avances, definiciones y herramientas.

Bioinformatics is a relatively new discipline which contributes discovery of biological information through implementation of computer techniques (Lopez-Gartner et al. 2015). This union surges due to problems found in complex phenomena, such as genetics, medicine effect simulation, disease prediction, etc. All of these situations involve a great amount of information and variables, leading to the need of support using new technologies. Notwithstanding, there are circumstances where even the best technologies are unable to find answers within a prudent time, it is here where it becomes necessary to use tools, techniques, frameworks and methodologies involved in artificial intelligence, in order to optimize the greater number of processes, by reducing time and computer expenses caused by managing such information. The following article develops a state-of-the-art of the best methods for application of artificial intelligence in bioinformatics found in literature.La bioinformática es la ciencia que combina la biología con las tecnologías de la información. Esta unión surge debido a la problemática dada en fenómenos tan complejos como la genética, la simulación del efecto de medicinas, la predicción de enfermedades, etc. Todas estas situaciones manejan gran cantidad de información y variables, de allí surge la necesidad de apoyarse con las nuevas tecnologías. Pero hay circunstancias en las que ni las mejores plataformas tecnológicas pueden encontrar respuestas en un tiempo prudente, es aquí donde se hace fundamental el uso de herramientas, técnicas, frameworks y metodologías propias de la inteligencia artificial para optimizar la mayor cantidad de procesos, reduciendo el tiempo y el gasto computacional que provocan el manejo de esta información. En el siguiente artículo se desarrolla un estado del arte de las mejores formas de la aplicación de la inteligencia artificial en la bioinformática encontrada en la literatura

Métodos de aprendizaje automático aplicados al desarrollo de la bioinformática.

Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2020-2021.[ES]La cantidad de datos existentes ha crecido exponencialmente, lo que dificulta su tratamiento con métodos tradicionales. Por ello, se han desarrollado las técnicas de aprendizaje automático, capaces de manejar tal volumen de información. En este trabajo se van a explicar conceptos básicos pertenecientes al ámbito del aprendizaje automático, como el big data, la minería de datos o la inteligencia artificial, así como diferenciar los tipos de aprendizaje automático que hay (supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo). También se quiere mostrar el funcionamiento de diversas técnicas de aprendizaje automático, a través de sus algoritmos con base matemática y estadística o mediante código en lenguajes de programación estadísticos (r y python, principalmente). Una vez comprendidos los conceptos mencionados previamente, se pretende ver las aplicaciones que puede tener el aprendizaje automático en el terreno de la bioinformática, en especial, en la rama de la genómica.[EN]The amount of data we count on has grown exponentially, which makes its processing with traditional methods difficult. Therefore, machine learning techniques have been developed. They are able to handle such a volume of in formation. In this paper, basic concepts belonging to the field of machine learning will be explained, such as big data, data mining or artificial intelli gence. We will also differentiate the types of machine learning: supervised, unsupervised, semisupervised and machine learning by reinforcement. We also want to show how different machine learning techniques work through their algorithms with a mathematical and statistical basis or through code in sta tistical programming languages (r and python, principally). Once the above mentioned concepts are understood, we will see the machine learning applica tions in the field of bioinformatics, specially in the branch of genomics