3. Licenciatura
URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/7312
Explorar
2 resultados
Resultados de búsqueda
Ítem Texto completo enlazado Análisis de clustering de secuencias genómicas de SARS-COV-2 identificadas en Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-11-02) Mejia Mujica, Carolina Estefania; Villanueva Talavera, Edwin RafaelEl presente proyecto de tesis tiene como objetivo el desarrollo de una herramienta analítica interactiva para representar visualmente la diversidad de las secuencias genómicas de SARS-CoV-2 en el Perú, que facilite el análisis de agrupamientos en el espacio y tiempo; y, que permita incorporar nuevas secuencias. Este trabajo pretende resolver la necesidad de realizar una analítica avanzada que incluya representaciones de agrupamiento en el espacio y tiempo de la diversidad de las secuencias genómicas de SARS-CoV-2 en el Perú con el fin de apoyar la vigilancia genómica. Esta investigación surge debido a la pandemia y al virus que evoluciona aceleradamente presentando constantes variantes genómicas, por lo que, la comunidad académica y autoridades sanitarias están interesados en entender la diversidad de estas para así realizar más estudios sobre su propagación. En el caso del Perú, de acuerdo a la revisión bibliográfica, no se encontraron estudios publicados que investiguen la distribución de las variantes del virus SARS-CoV-2. Comprender esta dinámica es importante porque ayudará a conocer el impacto de la pandemia en el país, además de tener un mejor conocimiento de la propagación del virus SARS-CoV-2 para que las autoridades sanitarias tomen acciones informadas. Por ello, los objetivos planteados son el desarrollo de un módulo de software que permita realizar una representación visual espacio-temporal de las secuencias genómicas SARS-CoV- 2; el desarrollo de un módulo de software que permita realizar un análisis de agrupamiento de las secuencias genómicas SARS-CoV-2 con la capacidad de incorporar nuevas secuencias; y la implementación de vistas con capacidades interactivas en ambos módulos para que el usuario interactúe con ellos. Finalmente, la herramienta desarrollada cumple con realizar un análisis de agrupamiento y una representación visual en el espacio-tiempo de la diversidad de secuencias genómicas SARS-CoV-2 para apoyar la vigilancia genómica en el Perú.Ítem Texto completo enlazado Proceso de extracción de patrones secuenciales para la caracterización de fenómenos espacio-temporales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-05-30) Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo; Alatrista Salas, HugoEl objetivo de este trabajo de fin de carrera es realizar un proceso de extracción de patrones secuenciales basado en KDD, empleando el algoritmo de minería de patrones secuenciales PrefixSpan para prever el comportamiento de fenómenos representados por eventos que cambian con el tiempo y el espacio. Estos tipos de fenómenos son llamados fenómenos espacio-temporales, los cuales son un conjunto de eventos o hechos perceptibles por el hombre. Además, están compuestos por un componente espacial (la ubicación donde sucede el fenómeno), un componente temporal (el momento o intervalo de tiempo en el que ocurre el fenómeno) y un componente de análisis (el conjunto de características que describen el comportamiento del fenómeno). En el mundo, se pueden observar una gran diversidad de fenómenos espaciotemporales; sin embargo, el presente trabajo de fin de carrera se centra en los fenómenos naturales, tomando como caso de prueba el fenómeno espacio-temporal de la contaminación de los ríos en Reino Unido. Por lo tanto, con el fin de realizar un estudio completo sobre este fenómeno, se utiliza KDD (Knowledge Discovery in Databases) para la extracción del conocimiento a través de la generación de patrones novedosos y útiles dentro de esquemas sistemáticos complejos. Además, se utilizan métodos de Minería de Datos para extraer información útil a partir de grandes conjuntos de datos. Así mismo, se utilizan patrones secuenciales, los cuales son eventos frecuentes que ocurren en el tiempo y que permiten descubrir correlaciones entre eventos y revelar relaciones de “antes” y “después”. En resumen, el presente trabajo de fin de carrera se trata de un proceso para mejorar el estudio del comportamiento de los fenómenos gracias al uso de patrones secuenciales. De esta manera, se brinda una alternativa adicional para mejorar el entendimiento de los fenómenos espacio-temporales; y a su vez, el conocimiento previo de sus factores causantes y consecuentes que se puedan desencadenar, lo cual permitiría lanzar alertas tempranas ante posibles acontecimientos atípicos.