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Minería de Datos Aplicada a la Bioinformática (SIN DOCENCIA) (300191)


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Objetivos de la asignatura

Comprender y utilizar los procedimientos asociados a la extracción de conocimiento desde la ingente información proveniente de la experimentación con microarrays de oligonucleótidos, en lo relacionado con la investigación de la expresión génica celular.

  • Objetivos instrumentales generales
    OI1: Conocer las líneas de investigación relacionadas con la Minería de Datos aplicada al campo de la Bioinformática.
    OI2: Tener una visión general del estado actual del campo de la Minería de Datos aplicada al campo de la Bioinformática.
    OI3: Conocer los campos de la Bioinformática en que son aplicables las técnicas de Minería de Datos.
    OI4: Conocer los paquetes software más habituales para realizar Minería de Datos aplicada al campo de la Bioinformática.
    OI5: Conocer las distintas técnicas de Minería de Datos que pueden ser utilizados, distinguiendo las características diferenciales de cada una de ellas, y a la resolución de qué tipos de problemas pueden ser destinados.
    OI6: Conocer los datos que proporciona la experimentación con microarrays y los problemas asociados de preprocesamiento a que dan lugar.
  • Objetivos interpersonales generales
    OIP1: Aplicar los objetivos interpersonales generales comunes en el ámbito de esta materia.
  • Objetivos sistémicos generales
    OS1: Aplicar los objetivos sistémicos generales comunes en el ámbito de esta materia.
    OS2: Reforzar el hábito de desarrollar diferentes alternativas, cuestionando las características, riegos y viabilidad de cada una, para cada situación planteada.
Contenidos
  1. Unidad Didáctica I: Introducción al análisis de datos de microarrays
    • Sumario de la materia
    • La experimentación con microarrays
  2. Unidad Didáctica II: Preprocesado
    • Cuestiones relativas al preprocesado en análisis de microarrays
    • Estimación de valores perdidos
    • Normalización
    • Descomposición de valores singulares y análisis de componentes principales
    • Extracción de características
  3. Unidad Didáctica III: Clasificación
    • Redes bayesianas
    • Máquinas de vector suporte (Support Vector Machines, SVM)
    • Redes neuronales
  4. Unidad Didáctica IV: Análisis de clusters
    • Clustering jerárquico
    • Clustering divisivo
    • Biclustering
  5. Unidad Didáctica V: Herramientas software
    • TM4 suite: Microarray Data Manager (MADAM), TIGR_Spotfinder, Microarray Data Analysis System
    • (MIDAS), y Multiexperiment Viewer (MeV)
    • Cluster de Eisen Lab
    • PAM: Prediction Analysis for Microarrays
    • SAM: Significance Analysis of Microarrays
Evaluación

En esta materia se lleva a cabo una evaluación continua.

  • Se tendrá en cuenta tanto en la parte teórica, como la práctica la asistencia y la participación activa en clase.
    • Se exigirá un mínimo de un 80% de las horas presenciales.
  • Evaluación continúa durante las clases prácticas, en las que entre sesiones el alumno deberá resolver algunos ejercicios que deberán ser entregados para su revisión por el profesor.
    • Se valorará la capacidad para resolver los ejercicios prácticos propuestos
    • Se valorará la capacidad para aplicar los conocimientos teóricos en la resolución de los ejercicos prácticos

La nota final de esta materia se basará en el rendimiento del alumno a la hora de la resolución de los ejercicios prácticos, así como su participación activa.

Datos de interés

Guía Docente de la Asignatura

Profesorado
Luis Antonio Miguel Quintales
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (3.0 T + 0.0 P) , Anual , Voluntaria , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2006) Módulo Específico

Áreas de Conocimiento
Lenguajes y Sistemas Informáticos
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