Computación evolutiva y aprendizaje automático para la inferencia, modelado y simulación de redes regulatorias de genes

Los alcances principales de esta línea de I/D consisten en diseñar técnicas computacionales que asistan a expertos en bioinformática en la obtención de nuevos conocimientos sobre el funcionamiento de los mecanismos de regulación existentes a nivel molecular en los organismos biológicos. Más específi...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Carballido, Jessica Andrea, Ponzoni, Ignacio, Gallo, Cristian Andrés
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2009
Materias:	Ciencias Informáticas nueva tecnología Software bioinformática computación evolutiva aprendizaje automático redes regulatorias de genes
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19812
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los alcances principales de esta línea de I/D consisten en diseñar técnicas computacionales que asistan a expertos en bioinformática en la obtención de nuevos conocimientos sobre el funcionamiento de los mecanismos de regulación existentes a nivel molecular en los organismos biológicos. Más específicamente, se busca desarrollar sistemas de software que asistan en la reconstrucción (o descubrimiento) de la estructura relacional presente en las redes regulatorias de genes.
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Computación evolutiva y aprendizaje automático para la inferencia, modelado y simulación de redes regulatorias de genes

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