Modelado y análisis inferencial automático y semi-automático de redes de regulación genética

Ramirez Telles, Yacson

Tutor: López, José

Resumen

Se expone aquí una metodología de modelado y análisis que integra el minado automático de bases de conocimiento y procesos de inferencia, a fin de proponer y analizar, posibles redes de regulación genética, correspondientes a una colección dada de genes. La construcción automática de redes de regulación genética (RRG), se desarrolla bajo una estrategia bottom up, partiendo desde las regiones de regulación que el experto (biólogo/médico) propone para los genes a considerar. Se describe en este documento el modo en que esto puede realizarse y se ofrecen los resultados obtenidos en algunos primeros ensayos realizados. El trabajo incluye el minado automático de bases de conocimiento, relacionadas con la determinación de posibles eventos regulatorios y el modo en que éstos se conectan para activar o inhibir la transcripción de los genes estudiados. Ello implica el uso de recursos de la web y técnicas de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural (PLN), además del desarrollo de procesos de inferencia deductiva, apoyados en Prolog. Se describe en detalle la secuencia de procesos que permiten el minado automático y semiautomático de las bases de conocimiento sobre eventos regulatorios para la posible RRG, correspondiente a los genes provistos (relacionados con el Sistema Xenobiótico-Biliar, por ejemplo). Se programó una primera lista de consultas que pueden realizarse para explorar la RRG minada. Se destaca el hecho de que el proceso de modelado genera árboles conceptuales para cada objeto presente en la red. La metodología aquí probada permite además que el usuario experto participe activamente en diferentes etapas del proceso de minado de conocimiento.

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Ficha original en el repositorio institucional de la UNET

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