Identificación de genes asociados a virulencia de S. pyogenes utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo.
Ficha técnica
| Título: | Identificación de genes asociados a virulencia de S. pyogenes utilizando técnicas de Machine Learning sobre secuencias de genoma completo. |
| Alumno: | Nicolás Ferella y Pablo Pizio |
| Inicio: | 1 Septiembre 2020 |
| Fecha de defensa: | 1 Septiembre 2022 |
| Dirección: | Claudia Pons |
| Co-Dirección: | Josefina Campos y Gabriela Pérez |
| Participantes (del LIFIA) | Gabriela Perez, Claudia Pons |
Resumen
El objetivo de este trabajo es hacer uso de las técnicas de Machine Learning para detectar posibles genes de virulencia de la bacteria Streptococcus pyogenes, aportando el uso de nuevas tecnologías y herramientas de análisis de datos al Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas (INEI) de la Administración Nacional de Laboratorios e Institutos de Salud (ANLIS) “DR. CARLOS MALBRÁN”.
Publicaciones
Proyectos
Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica. Financiado por Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana. Dirigido por Claudia Pons. CoDirigido por Roxana Giandini. Duración: 1/1/2019-31/12/2024