| Título: | Algoritmo con cobertura muestral en data mining aplicado al estudio de la biodiversidad |
| Autores: |
Santa María, Cristóbal Soria, Marcelo |
| Fecha: |
2012-07-11 2012 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| Tema: |
cluster riqueza diversidad simulación cobertura Data mining Ciencias Informáticas Biodiversidad |
| Descripción: |
Enmarcadas en la biología computacional, la aplicación conjunta de técnicas de Data Mining y Simulación a secuencias muestrales de ADN con el objeto de evaluar la riqueza, principal parámetro de biodiversidad, ha producido resultados que mejoran las estimaciones usualmente realizadas por procedimientos solo estadísticos.
A partir del agrupamiento jerárquico de secuencias de la muestra en diferentes “clusters” que representan taxones distintos seleccionados por umbral de disimilaridad, es posible construir un modelo experimental y aplicar sobre él algoritmos de recuento de especies, o más generalmente de taxones (ARE ), que elevan a niveles compatibles con la apreciación biológica la riqueza subestimada por los procedimientos estándar. Se desarrolla aquí en detalle un algoritmo alternativo a dichos procedimientos ARE que incorpora el concepto de cobertura muestral y proporciona así estabilidad a la simulación asociada. Se procesan dos conjuntos muestrales y se obtienen conclusiones sobre el desempeño del algoritmo con cobertura muestral. Eje: Base de datos y minería de datos |
| Idioma: | Español |
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