Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/66470
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorVegas Lozano, Esteban-
dc.contributor.authorCartanyà Hueso, Àurea-
dc.date.accessioned2015-07-21T09:39:50Z-
dc.date.available2015-07-21T09:39:50Z-
dc.date.issued2015-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2445/66470-
dc.descriptionTreballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2015, Tutor: Esteban Vegas Lozanoca
dc.description.abstractLa predicció de la funció d’una proteïna és un dels problemes més desafiadors en l’era post genomica. El nombre de noves proteïnes identificades ha augmentat exponencialment amb els avenços de les tècniques d’alt rendiment. Encara que, la caracterització funcional d’aquestes noves proteïnes no ha augmentat en la mateixa proporció. Tenint en compte aquest punt, aquest treball proporciona una descripció comprensible de l’enfocament de l’aprenentatge auomàtic, que s’apliquen actualment en problemes de classificció de proteïnes i predicció de la funció. En aquest treball principalment es farà servir el mètode de support vector machine per realitzar la classificació i la predicció. Primer de tot es defineix que és una proteïna i perquè és important tenir una classificació de proteïnes, llavors es presenta l’aprenentatge automàtic per cadenes de caràcters i algunes eines útils per treballar-lo en R. Un cop es sap que és l’aprenentatge automàtic i les seves característiques, l’objectiu es exposar la classificació de proteïnes i la seva predicció, tal com s’ha fet en l’apartat de l’aprenentatge automàtic es proposen algunes eines útils per poder-ho treballar amb R. Finalment es fa una classificació de proteïnes segons on es troben a la cèl·lula i la seva predicció amb una base de dades proteòmica real.ca
dc.format.extent90 p.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isocatca
dc.rightscc-by-nc-nd (c) Cartanyà Hueso, 2015-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.sourceTreballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC-
dc.subject.classificationEstadísticacat
dc.subject.classificationAprenentatge automàticcat
dc.subject.classificationProteïnescat
dc.subject.classificationTreballs de fi de graucat
dc.subject.otherStatisticseng
dc.subject.otherMachine learningeng
dc.subject.otherProteinseng
dc.subject.otherBachelor's theseseng
dc.titleClassificació de proteïnes segons on es troben a la cel·lula mitjançant tècniques de Machine Learningcat
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
Appears in Collections:Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TFG_EST_Aurea_Cartanya.pdf2.32 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons