Eliminación de batch-effects en cohortes de microbioma 16S-rRNA mediante variational autoencoders para estudios de cáncer colorectal
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http://hdl.handle.net/2183/38233
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Eliminación de batch-effects en cohortes de microbioma 16S-rRNA mediante variational autoencoders para estudios de cáncer colorectalAutor(es)
Directores
Fernández Lozano, CarlosFernández Edreira, Diego
Liñares Blanco, José
Fecha
2024-06Centro/Dpto/Entidad
Universidade da Coruña. Facultade de InformáticaDescripción
Traballo fin de grao (UDC.FIC). Ciencia e enxeñaría de datos. Curso 2023/2024Resumen
[Resumen]: El término microbioma se refiere al conjunto de comunidades de microorganismos (como hongos, bacterias y virus) que existen en un entorno en particular. Estas comunidades son cada vez más estudiadas con el objetivo de investigar su papel en numerosos hábitats. Sin embargo, estos estudios por lo general son difíciles de reproducir debido a la existencia de fuentes de variación no deseada y no relacionadas con ningún factor de interés, que pueden conducir a conclusiones inexactas y/o erróneas. A estas fuentes de variación se les conoce como efectos de lote (batch effects). Entre los numerosos estudios existentes acerca del microbioma y su funcionamiento, el microbioma humano ha cobrado en los últimos años un gran interés, debido a los resultados de varios estudios que demuestran la existencia de una estrecha relación entre el equilibrio del mismo y el riesgo del desarrollo de diferentes tipos de cáncer. Entre ellos, el cáncer colorectal. El objetivo de este trabajo está centrado en la búsqueda de la forma más adecuada de eliminación de los ya nombrados efectos de lote en cohortes de microbioma para estudios de cáncer colorectal. [Abstract]: The term microbiome refers to the set of microbial communities (such as fungi, bacteria, and viruses) existing in a particular environment. These communities are increasingly being studied to investigate their role in numerous habitats. However, these studies are generally difficult to reproduce due to the existence of sources of unwanted variation unrelated to any factor of interest, which can lead to inaccurate and/or erroneous conclusions. These sources of variation are known as batch effects. Among the numerous existing studies on the microbiome and its functioning, the human microbiome has garnered significant interest in recent years, due to the results of several studies demonstrating the existence of a close relationship between its balance and the risk of developing different types of cancer, including colorectal cancer. The objective of this work is focused on finding the most appropriate way to eliminate the
aforementioned batch effects in microbiome cohorts for colorectal cancer studies.
Palabras clave
microbioma
cohorte
MOBER
efectos de lote
señal biológica
normalización
proyección
microbiome
cohort
MOBER
batch effects
biological signal
normalization
projection
cohorte
MOBER
efectos de lote
señal biológica
normalización
proyección
microbiome
cohort
MOBER
batch effects
biological signal
normalization
projection
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