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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2009
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92513154007 |
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Table of Contents:
- Métodos de agrupamiento no supervisado para la integración de datos genómicos y metabólicos de múltiples líneas de introgresión D. Milone G. Stegmayer M. Gerard L. Kamenetzky M. López F. Carrari Ingeniería lineas de introgresion Metodos de agrupamientos no supervisado integracion de datos genomicos y metabolicos Las numerosas aplicaciones de la inteligencia articial a la biologia de sistemas han dado lugar a nuevosalgoritmos, ademas de la adaptacion y reutilizacion de los existentes. En tareas de mineria de datos se han aplicadodiversos metodos estandar, como por ejemplo el bien conocido k-medias. Sin embargo, las capacidades de estosmetodos son limitadas en relacion a otros algoritmos mas recientes, tanto en su desempeño para el agrupamientode patrones como para la representacion e interpretacion de los resultados obtenidos. En este trabajo se compara el desempeño de tres metodos de agrupamiento no supervisado en la tarea de integracion y descubrimiento de relaciones entre variaciones en los contenidos de metabolitos y la expresipon de genes de frutos de tomate. Los metodos considerados son el k-medias, el agrupamiento jerarquico y un metodo recientemente propuesto que sebasa en mapas auto-organizativos. Se presentan los resultados obtenidos del analisis objetivo de la calidad delos agrupamientos y su signicancia biologica. El modelo auto-organizado ha mostrado las mas altas tasas dedesempeño en las medidas de cohesion y separacion, brindando ademas la maxima coherencia de las agrupacionesobtenidas desde el punto de vista del signicado biologico. 2009 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92513154007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.44 Vol.13