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Minería de datos para el descubrimiento de patrones en enfermedades respiratorias en Bogotá, Colombia
Trabajo de InvestigaciónEl presente proyecto se basa en la aplicación de minería de datos mediante el algoritmo de clustering K- means que permita la generación de un modelo descriptivo con el análisis de los datos y con el objetivo de identificar posibles comportamientos en enfermedades respiratorias en la ciudad de Bogotá.
El conjunto de clústeres generados por la herramienta RapidMiner es la
recopilación de datos de un periodo de cinco años de 2012 a 2016, en donde se contemplan el número de casos asociados a 184 diagnósticos de enfermedades respiratorias y la edad de los pacientes corresponde de 0 a 5 años.Trabajo de Investigación1. GENERALIDADES
2. OBJETIVOS
3. JUSTIFICACIÓN
4. DELIMITACIÓN
5. MARCO REFERENCIAL
6. METODOLOGÍA
7. FUENTES DE EXTRACCIÓN Y SUS VARIABLES
8. DISEÑO
9. SELECCIÓN DE ALGORITMOS DE CLUSTERING
10. RECONOCER PATRONES A PARTIR DE LA INFORMACIÓN RECOPILADA
11. CONCLUSIONES
12. TRABAJOS FUTUROS 13. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
14. ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema
Machine learning and data mining frameworks for predicting drug response in cancer:An overview and a novel <i>in silico</i> screening process based on association rule mining
Comprehensive identification of proteins from MALDI imaging.
MALDI imaging mass spectrometry (MALDI IMS) is a powerful tool for the visualization of proteins in tissues and has demonstrated considerable diagnostic and prognostic value. One main challenge is that the molecular identity of such potential biomarkers mostly remains unknown. We introduce a generic method that removes this issue by systematically identifying the proteins embedded in the MALDI matrix using a combination of bottom-up and top-down proteomics. The analyses of ten human tissues lead to the identification of 1,400 abundant and soluble proteins constituting the set of proteins detectable by MALDI IMS including >90% of all IMS biomarkers reported in the literature. Top-down analysis of the matrix proteome identified 124 mostly N- and C-terminally fragmented proteins indicating considerable protein processing activity in tissues. All protein identification data from this study as well as the IMS literature has been deposited into MaTisse, a new publically available database which we anticipate will become a valuable resource for the IMS community