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DESCRIPTION:En el ámbito de la metagenómica\, el estudio del material gen
 ético\, hay una gran dificultad cuando se tratan de procesar los datos co
 n el uso de la Inteligencia Artificial. A la dificultad inherente de la ra
 ma genética\, se le suma que estos datos son secuencias de nucleótidos\,
  que se representan por las letras “A”\, “C”\, “G” y “T” y
  que\, además\, dependiendo del gen y la especie\, pueden tener un tamañ
 o desde cientos a millones de nucleótidos.\nLa naturaleza de estos datos 
 limita las maneras en las que podemos analizarlos y los hace difíciles de
  poder ser estudiados con las técnicas mas modernas de ciencias de datos.
 \nDurante esta charla\, explicaré una técnica que permite codificar esto
 s datos a imágenes: La Representación del Juego del Caos. Aunque el nomb
 re pueda intimidar\, se trata de una técnica simple pero muy funcional po
 r la cual una secuencia de nucleótidos puede ser codificada a una represe
 ntación gráfica en dos dimensiones. Estas representaciones tienen varias
  características útiles: son únicas para cada secuencia y permiten recu
 perar la secuencia original a partir de la imagen. Además\, para secuenci
 as lo suficientemente largas\, comienzan a aparecer patrones en la imagen 
 que las hacen más distinguibles e interesantes que las secuencias de las 
 que se originan.\nMi objetivo durante la charla es presentar esta técnica
  y mostrar cómo puede ser desarrollada utilizando Python\, ofreciendo eje
 mplos visuales de secuencias de nucleótidos antes y después de la codifi
 cación. Finalmente\, expondré los resultados de un caso práctico en el 
 que he participado. En este caso\, el uso de esta técnica ha permitido in
 troducir datos de pacientes con cáncer de colon en modelos clasificatorio
 s de Redes Neuronales Convolucionales\, logrando métricas de exactitud y 
 precisión para la clase de interés superiores al 90%
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LOCATION:Orballo
SUMMARY:Representación del Juego del Caos: Convirtiendo secuencias genéti
 cas a imagenes - Javier Montoya Gutierrez de Ravé
URL:https://pretalx.com/pycones-2024/talk/9Q3JS3/
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