{"id":953,"date":"2017-11-28T13:07:05","date_gmt":"2017-11-28T12:07:05","guid":{"rendered":"http:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/?p=953"},"modified":"2021-04-16T13:02:23","modified_gmt":"2021-04-16T12:02:23","slug":"modelos-analiticos-de-datos-biomedicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/modelos-analiticos-de-datos-biomedicos\/","title":{"rendered":"Modelos Anal\u00edticos para Datos Biom\u00e9dicos de Alta Dimensi\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"953\" class=\"elementor elementor-953\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-18a6cab4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"18a6cab4\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-56d9474a\" data-id=\"56d9474a\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52631e4f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"52631e4f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Soporte Matem\u00e1tico y Estad\u00edstico<\/h3><div class=\"osc-res-tab tabbable   osc-tabs-center\"><div style=\"clear:both;width: 100%;\"><ul class=\"nav osc-res-nav nav-tabs osc-tabs-center-ul\" id=\"oscitas-restabs-1-modelos-analiticos-de-datos-biomedicos-29244\"><li class=\"active\"><a href=\"#ert_pane1-0\" data-toggle=\"tab\">\u00bfQu\u00e9 hacemos?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#ert_pane1-1\" data-toggle=\"tab\">\u00bfC\u00f3mo lo hacemos?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#ert_pane1-2\" data-toggle=\"tab\">\u00bfQuienes somos?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#ert_pane1-3\" data-toggle=\"tab\">\u00bfCon qu\u00e9 trabajamos?<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#ert_pane1-4\" data-toggle=\"tab\">Casos de \u00c9xito<\/a><\/li><li class=\"\"><a href=\"#ert_pane1-5\" data-toggle=\"tab\">Contacto<\/a><\/li><\/ul><\/div><div style=\"clear:both;width: 100%;\"><ul class=\"tab-content\" id=\"oscitas-restabcontent-1-modelos-analiticos-de-datos-biomedicos-29244\"><li class=\"tab-pane active\" id=\"ert_pane1-0\"><\/p><h3><strong>\u00bfQu\u00e9 hacemos?<\/strong><\/h3><p><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1057 alignleft\" src=\"http:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-content\/uploads\/sites\/35\/2017\/11\/DATOS_BIOMEDICOS_1-300x148.jpg\" alt=\"\" width=\"308\" height=\"152\" srcset=\"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-content\/uploads\/sites\/35\/2017\/11\/DATOS_BIOMEDICOS_1-300x148.jpg 300w, https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-content\/uploads\/sites\/35\/2017\/11\/DATOS_BIOMEDICOS_1-768x378.jpg 768w, https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-content\/uploads\/sites\/35\/2017\/11\/DATOS_BIOMEDICOS_1-1024x504.jpg 1024w, https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-content\/uploads\/sites\/35\/2017\/11\/DATOS_BIOMEDICOS_1.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 308px) 100vw, 308px\" \/><\/p><p>Aplicamos t\u00e9cnicas de \u201cstatistical machine learning\u201d para identificar patrones y construir modelos que faciliten la propuesta y el contraste de hip\u00f3tesis cl\u00ednicas y biol\u00f3gicas.<\/p><p><\/li><li class=\"tab-pane \" id=\"ert_pane1-1\"><\/p><h3>\u00bfC\u00f3mo lo hacemos?<\/h3><p>Una vez definido el problema con el cliente y determinados los objetivos espec\u00edficos, el procedimiento general de actuaci\u00f3n pasa por las siguientes etapas:<\/p><ol><li>Dimensionamiento de la informaci\u00f3n y toma de requerimientos.<\/li><li>Importaci\u00f3n de las bases de datos y adecuaci\u00f3n al entorno de trabajo &#8211; generalmente, R.<\/li><li>An\u00e1lisis preliminar: detecci\u00f3n de errores, duplicaciones, datos faltantes y datos at\u00edpicos. Consulta y modificaci\u00f3n. Aplicaci\u00f3n de transformaciones.<\/li><li>Clasificaci\u00f3n del problema. Determinaci\u00f3n de la t\u00e9cnica a emplear en funci\u00f3n de objetivos y naturaleza de los datos.<\/li><li>Aplicaci\u00f3n de los procedimientos y selecci\u00f3n de modelos.<\/li><li>Informe final<\/li><\/ol><p>El presupuesto\u00a0depende de la dimensi\u00f3n y complejidad del proyecto.<\/p><p><\/li><li class=\"tab-pane \" id=\"ert_pane1-2\"><\/p><h3>\u00bfQuienes somos?<\/h3><p>Este servicio se presta desde la Facultad de Ciencias de la UNED. El equipo de trabajo est\u00e1 integrado por los siguientes profesores:<\/p><ul><li><a href=\"http:\/\/portal.uned.es\/portal\/page?_pageid=93,708414&amp;_dad=portal&amp;_schema=PORTAL\">Dr. Hilario Navarro Veguillas, UNED (Investigador Principal)<\/a><\/li><li><a href=\"http:\/\/www2.uned.es\/personal\/jmartin\/\">Dr. Jorge Mart\u00edn Arevalillo, UNED<\/a><\/li><li><a href=\"http:\/\/www.mat.ucm.es\/~palomam\/\">Dra. Paloma Ma\u00edn Yaque, UCM<\/a><\/li><\/ul><p><\/li><li class=\"tab-pane \" id=\"ert_pane1-3\"><\/p><h3>\u00bfCon qu\u00e9 trabajamos?<\/h3><p>Las herramientas que utilizamos son tan variadas como los problemas a resolver. La mayor\u00eda de los recursos que ofertamos se agrupan bajo la denominaci\u00f3n general de \u201cstatistical machine learning\u201d y pueden identificarse mediante la siguiente relaci\u00f3n de claves:<\/p><ul><li>An\u00e1lisis gr\u00e1fico probabil\u00edstico: <em>Estimaci\u00f3n de redes<\/em><\/li><li>Reducci\u00f3n de la dimensi\u00f3n: <em>Extracci\u00f3n de componentes<\/em><\/li><li>Detecci\u00f3n de grupos: <em>\u00abClustering\u00bb<\/em><\/li><li>Modelizaci\u00f3n predictiva: <em>Regresi\u00f3n y Clasificaci\u00f3n<\/em><\/li><li>Regularizaci\u00f3n y selecci\u00f3n de variables: <em>\u00abRidge\u00bb, \u00abLasso\u00bb y \u00abElastic Net\u00bb<\/em><\/li><\/ul><p><\/li><li class=\"tab-pane \" id=\"ert_pane1-4\"><\/p><h3>Casos de \u00e9xito<\/h3><ul><li>An\u00e1lisis de datos de expresi\u00f3n g\u00e9nica en colaboraci\u00f3n con investigadores del <strong>INGEMM-IdiPAZ<\/strong> (Hospital Universitario La Paz)<\/li><li>Proyectos con<strong> Biomedica Molecular Medicine S.L.<\/strong>\u00a0 para el\u00a0 an\u00e1lisis de distintos tipos de c\u00e1ncer.<\/li><\/ul><p><strong>PUBLICACIONES RELACIONADAS CON LA ACTIVIDAD<\/strong><\/p><ol><li>Urothelial cancer proteomics provides both prognostic and functional information. Scientific Reports 7, Article number: 15819<\/li><li>Molecular characterization of breast cancer cell response to metabolic drugs. Oncotarget, DOI\/10.18632\/oncotarget.24047<\/li><li>Functional proteomics outlines the complexity of breast cancer molecular subtypes. Scientific Reports 7, Article number: 10100<\/li><li>Combined label-free quantitative proteomics and microRNA expression analyiss of breast cancer unravel molecular differencies with clinical implications. Cancer Reserarch. June 1, 75: 2243-2253<\/li><li>Exploring correlations in gene expression microarray data for maximum predictive-minimum redundancy biomarker selection and classification. Computers in Biology and Medicine. 43 (10). 1437-1443<\/li><li>A new method for identifying bivariate differential expresson in high dimensional microarray data using quadratic discriminant analysis. BMC Bioinformatics. 12 (Suppl 12):S6.<\/li><\/ol><p><\/li><li class=\"tab-pane \" id=\"ert_pane1-5\"><\/p><h3>Contacto<\/h3><blockquote><p>Contacto OTRI:\u00a0Sixto Jansa Anad\u00f3n<\/p><p>EMAIL: otri@adm.uned.es<\/p><p>Tfno: 91 398 96 90<\/p><p>UBICACI\u00d3N: Rectorado de la UNED, C\/ Bravo Murillo, n\u00ba 38, 3\u00aa Pta<br \/>28015 Madrid.<\/p><\/blockquote><p><\/li><\/ul><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Soporte Matem\u00e1tico y Estad\u00edstico<\/p>\n","protected":false},"author":197,"featured_media":2695,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-953","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ciencias","czr-hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/953","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/users\/197"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=953"}],"version-history":[{"count":81,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/953\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4157,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/953\/revisions\/4157"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2695"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=953"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=953"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blogs.uned.es\/innovacion\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=953"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}