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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseAtribución No Comercial Sin Derivadases
dc.contributorEDUARDO ORTIZ HERNANDEZ;207738es
dc.contributor.advisorOrtiz Hernández, Eduardo-
dc.contributor.authorLuna Olivera, Beatriz Carely-
dc.contributor.authorSánchez Soto, Eduardoes
dc.contributor.authorHernández Martínez, Jessica M.es
dc.creatorBEATRIZ CARELY LUNA OLIVERA;205435es
dc.date.accessioned2019-06-20T16:55:09Z-
dc.date.available2019-06-20T16:55:09Z-
dc.date.issued2018-01-
dc.identifier.citationLuna, B. C., Ortiz, E., Sánchez, E. y Hernández, J. M. (2016). Aprendizaje Dinámico de Redes Bayesianas, Aplicado a Redes Regulatorias Genéticas. En S. Reyes Mora., B. C. Luna Olivera. (Ed.), MODELACIÓN MATEMÁTICA, INGENIERÍA, BIOLOGÍA Y CIENCIAS SOCIALES (pp. 115-123). Huajuapan de León, México: Universidad Tecnológica de la Mixteca.es
dc.identifier.urihttp://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/163-
dc.description.abstractEn las últimas décadas las redes regulatorias genéticas han sido ampliamente estudiadas, éstas se construyen considerando las interacciones complejas entre los genes y las proteínas; uno de los problemas en esta área es poder decidir a qué red corresponden los datos obtenidos, esto se conoce como aprendizaje de redes. Existen diversos modelos utilizados para representar una red regulatoria, siendo las redes bayesianas uno de ellos. Las redes bayesianas son de dos tipos, estáticas o dinámicas, las dinámicas a comparación de las estáticas han sido muy poco estudiadas dentro del aprendizaje de los datos de expresión de los genes. La función de puntuación teórica conocida como prueba de información mutua introduce la dinámica en el aprendizaje de una red bayesiana. Esta medida tiene la posibilidad de construir una prueba estadística de independencia basada en la distribución X2 que sirve para penalizar dentro de la red bayesiana dinámica los grados de interacción entre cada variable y sus variables padres. En este trabajo usamos la prueba de información mutua para obtener una red bayesiana dinámica mediante un algoritmo. En particular se aplica a la red regulatoria de la flor Arabidopsis Thaliana encargada del control genético de la morfogénesis de la flor. Se presenta al final el análisis de la información obtenida.es
dc.language.isospaen
dc.publisherUniversidad Tecnológica de la Mixtecaes
dc.relation.ispartofREPOSITORIO NACIONAL CONACYTes
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0en
dc.subjectredes regulatorias genéticas, aprendizaje de redes, redes bayesianas dinámicas, prueba de información mutuaes
dc.subject.other1 CIENCIAS FISICO MATEMATICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAes
dc.titleAprendizaje Dinámico de Redes Bayesianas, Aplicado a Redes Regulatorias Genéticases
dc.typebookParten
dc.type.statuspublishedVersionen
Aparece en las colecciones: Modelación Matemática : Ingeniería, Biología y Ciencias Sociales

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