MICROARRAYS

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MICROARRAYS
  1. El objetivo de este artículo es revisar algunos aspectos de chips de ADN en mediciones de expresión génica, describir los enfoques analíticos comunes, y familiarizarse con datos generados por el aprendizaje de estas tecnologías.
    1. Biología detrás de las mediciones de microarrays de expresión génica
      1. La información de la secuencia de nuestro genoma sirve como base para el desarrollo de microarrays de ADN.
        1. En general, un microarray (o chip) se compone de miles de secuencias de ADN (sondas), correspondientes a segmentos de genes que se colocan en posiciones específicas
          1. Al marcar un cADN con un colorante fluorescente la cuantificación de la intensidad de la señal de fluorescencia permite evaluar la cantidad de hibridación
        2. El conocimiento de la secuencia de nucleótidos de un gen no conduce directamente al conocimiento en relación con el nivel de expresión de ese gen.
          1. la expresión de genes varía de acuerdo con el desarrollo etapa, el tejido, la edad y las condiciones ambientales
            1. La expresión génica es un paso intermedio antes de la ensamblaje de las proteínas a partir de sus componentes básicos
          2. INTRODUCCIÓN
            1. Los Microarrays miden y analizan la expresión de miles de genes
              1. La medición de la expresión génica: El objetivo de las tecnologías de microarrays de ADN es medir el nivel de expresión para grandes conjuntos de genes, de manera global.
              2. Con el crecimiento del uso de chips de ADN han crecido las bases de datos y con ayuda de estas los ingenieros biomédicos están buscando alternativas para el tratamiento de enfermedades de todo tipo.
                1. Recoger datos sirve para probar nuevos algoritmos con el fin de optimizar el reconocimiento de patrones y aplicarlos a los algoritmos.
                  1. Hay dos plataformas de microarrays comunes para la investigación de la expresión génica: ADN complementario (ADNc) y microarrays de ADN.
              3. Como acceder a los datos?
                1. Los datos publicados por lo general constituyen una transformación de la versión del conjunto de datos inicial
                  1. Es importante que esta información sea archivada de forma estandarizada
                    1. Esto permite a los investigadores compartir información común y hacer comparaciones válidas entre experimentos
                      1. No todos los conjuntos de datos disponibles de microarrays son apropiados para máquinas de investigación del aprendizaje
                2. Las técnicas más comunes
                  1. cuestiones que deben ser considerados para un estudio
                    1. tipo de plataforma de microarrays de ADN seleccionado
                      1. mRNA preparación
                        1. análisis de datos
                        2. cada paso de un experimento de microarrays está sujeta a diferentes fuentes de variabilidad
                          1. Pre-procesamiento
                            1. El filtrado es un enfoque para reducir la número de genes para análisis de datos
                              1. Genes alta abundancia = Más confables
                                1. Genes con baja abundancia = Menos confiables
                                  1. incluye la identificación y la eliminación de elementos de matriz antes de continuar análisis
                                2. Los modelos estadísticos
                                  1. Hay una Necesidad de ampliar el conjunto de modelos disponibles para los investigadores ya que les permiten seleccionar los modelos adecuados para sus datos
                                    1. El análisis no puede garantizar que los grupos de interés será el resultado de los datos, aunque esto puede de hecho suceder
                                      1. La identificación de los genes que más contribuyen a la estimación de un modelo predictivo particular, se puede hacer a través de los métodos de selección de variable.
                                        1. Se necesitan nuevos métodos para la selección de variables.
                                      2. Dos enfoques utiles
                                        1. Remuestreo de los casos de formación
                                          1. Disminución en el número de variables.
                                            1. El intervalo de confianza es necesario introducir para tener en cuenta la correlación de los resultados.
                                      3. CONCLUSIÓN
                                        1. En conclusión, las nuevas fuentes de datos tales como los derivados a partir del gen microarrays de expresión ofrecen nuevos retos para el desarrollo y evaluación de estadística y algoritmos de aprendizaje automático.
                                      4. Validación biológica de resultados
                                        1. La grupación de genes que han sido identificados como vinculados a una determinada condición o proceso de desarrollo requiere nueva investigación para determinar su importancia biológica.
                                          1. varios estudios han demostrado que in situ hibridaciones pueden ser utilizada para detectar un gran número de genes candidatos
                                            1. señalización moléculas o factores de transcripción son comúnmente expresado en múltiples tejidos o etapas
                                              1. La importancia funcional de cualquier gen corto depende de la presencia o ausencia de productos de muchos otros genes.
                                          2. JOHANA CONSTANZA OJEDA AVILA
                                            1. UNIVERSIDAD DEL ROSARIO
                                            Show full summary Hide full summary

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