Se encontraron 3 investigaciones en el año 2017
Predecir si un gen responderá a la intervención de otro gen basados únicamente en el comportamiento temporal de sus perfiles de expresión génica sería de gran valor en investigaciones médicas, ya que permitiría enfocar los costosos experimentos intervencionales a aquellas interacciones con alta probabilidad en su predicción, reduciendo así los costos y tiempos de las investigaciones. Sin embargo, tal tarea de predicción es altamente desafiadora debido a los múltiples modos de causalidad que existen en las interacciones inter- génicas y a los elevados niveles de ruido, propios de datos biológicos. El presente proyecto de investigación propone estudiar la aplicación de técnicas de biclustering y comités de clasificadores para aprender las sutiles diferencias que caracterizan las interacciones causales gen-gen en datos temporales de expresión génica. Las técnicas de biclustering han demostrado su efectividad en revelar patrones con significado biológico en datos de expresión génica, mientras que los comités de clasificadores han generado un interés creciente en el área de aprendizaje de máquina y aplicaciones, dada su frecuente superioridad en precisión y robustez en relación a predictores mono-clasificador. A pesar de estas evidencias, la aplicación combinada de los enfoques mencionados no ha sido estudiada para el problema de predicción de causalidad, lo cual ha motivado la elaboración del presente proyecto de investigación.
Participantes:
Instituciones participantes:
Este proyecto propone investigar y desarrollar técnicas y métodos de minería de datos de gran escala basado en algoritmos aproximados y paralelos para analizar los datos utilizados por metereologistas y agro-meteorologistas como soporte en sus investigaciones de cambio climático en el sur de Perú. En general, el objetivo de este proyecto es el desarrollo de métodos para analizar los resultados de los modelos de pronostico de cambio climático regional y compararlas con las mediciones reales recogidos por las estaciones de tierra con el fin de evaluar la calidad de los datos generados y tener en cuenta la calibración de los modelos de predicción . Además , tenemos la intención de desarrollar nuevos métodos para filtrar , analizar y extraer patrones de asociación entre los datos climáticos.
Participantes:
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El área de procesamiento y análisis geométrico ha evidenciado un crecimiento notable en los últimos años. Esto se debe, en gran medida, a la reciente disponibilidad de equipos de adquisición 3D baratos que permiten obtener representaciones computacionales 3D de objetos de la realidad. Con esta nueva tecnología es posible desarrollar herramientas útiles para dar soporte a áreas como la arqueología, la ingeniería, la medicina, etc. La caracterización de estos modelos computacionales para su uso adecuado en aplicaciones es uno de los principales problemas del análisis geométrico. Si partimos de la premisa de que la simetría es una característica omnipresente en los objetos reales, es de esperarse que la simetría sea también una forma conveniente de caracterizar nuestros modelos computacionales. Este proyecto aborda el análisis de simetrías en objetos 3D desde dos diferentes perspectivas:algorítmica y aplicativa Desde el punto de vista algorítmico, la idea es proponer e implementar algoritmos efcientes para la detección de simetrías (tanto rígidas como no rígidas) en objetos 3D. El problema es todavía más desafiante si consideramos la detección de simetrías en objetos incompletos, escenario común en datos arqueológicos en donde se requiere reparar computacionalmente objetos antiguos. Así también, desde el punto de vista de la aplicación, nosotros planteamos la aplicación de nuestros algoritmos al ámbito arqueológico para la recuperación de material de herencia cultural. Creemos firmemente que el aporte de esta investigación puede tener un impacto positivo en el trabajo de caracterizar, manipular y restaurar el legado arqueológico del Perú. Además del aporte técnico comprendido en el diseño e implementación de algoritmos para la detección de simetrías en objetos arqueológicos y el uso de estos algoritmos en la reparación computacional de los objetos, uno de los objetivos del proyecto es la adquisición de datos locales.
Participantes:
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