Inteligencia Artificial en Bioinformática. Algunas Aplicaciones.

Inteligencia Artificial en Bioinformática. Algunas Aplicaciones. Carlos Cano Gutiérrez Fernando García Alcalde Fco. Javier López Domingo Marta Cuadros Celorrio Armando Blanco Moron Genome Alhambra Group http://genome.ugr.es Dpto. Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Granada

Contenidos ,[object Object],[object Object]

Microarrays: Background biológico ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Measure the expression level of gene G Measure the mRNA abundance of gene G Measure the amount of protein P

Hibridación de un Microarray (II)‏ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Matriz de expresión génica ,[object Object],[object Object],[object Object]

Clustering sobre matriz de expresión ,[object Object],[object Object],[object Object]

Objetivo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Máxima varianza para las muestras ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Algoritmo ‘Gene Shaving’ (Hastie, 2001) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Nuestra propuesta ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Calidad del Cluster

Biclustering sobre matriz de expresión ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Biclustering utilizando CP: Gene & Sample Shaving ,[object Object],[object Object],[object Object]

Clustering. Comparativa resultados. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],35.53 (10.1) 72.64 (4.6) EDA-Clustering (single-step shaving)‏ 15.3 (6.4) 81.87 (4.8) EDA-Clustering (multiple-step shaving)‏ 14.56 (4.01) 79.92 (3.8) GA-Clustering 13.26 (10.3) 61.89 (23.8) Gene-Shaving Nº. Genes GAP Algoritmo

Biclustering. Comparativa resultados. ,[object Object],[object Object],[object Object],96 13.28 (96.6) 52.13 (17.3) Gene Shaving 17.92 (4.5) 20.24 (6.6) 68.56 (8.3) EDA Biclustering 14.89 (14.2) 10.98 (7.3) 83.99 (7) Gene & Sample Shaving Avg. No. Cols. Avg. No. Genes Avg. GAP Algoritmo

Interpretación biológica de los resultados. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Asignación de términos más significativos de Gene Ontology:

Biclustering. Interpretación biológica. ,[object Object],[object Object],EDA Biclustering. GAP:90.22. tamaño: 39 genes, 24 condiciones

Trabajo futuro en Análisis de Microarrays. ,[object Object]

Publicaciones ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Text Mining de la literatura biomédica ,[object Object],[object Object]

Objetivo: Extracción de relaciones ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Enfoque: Análisis sintáctico + ML ,[object Object],... NP NP

Corpora disponible ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Esfuerzo propio de Anotación: BioNotate ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Esfuerzo propio de Anotación: BioNotate

Gracias… ,[object Object],Contacto: Carlos Cano Gutiérrez, D16 Dept. CCIA. ETSIIT. [email_address] http://genome.ugr.es

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