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Optimización de la Geno-tipificación de Papilomavirus Humano como un problema de Selección de Características utilizando PCA y RNAs M. Rodríguez-Muro, P. Gómez-Gil, C. Castañeda-Roldán, J. Garcés-Eisele, J. Lozano-Yécora, M. Osorio-Galindo Universidad de las Américas Sta. Catarina Mártir, Cholula, Puebla. 72820 México marianorodriguez@mexico.com, {pgomez, ccastane, jgarces, ci205690, josorio}@mail.udlap.mx Resumen. Se presenta el problema de optimizar la geno-tipificación de Papilomavirus Humanos como un problema de selección de características. Se propone el uso del Análisis de Componentes Principales como técnica de selección de características sobre el problema de tipificación de ADN apoyado por el desempeño de redes neuronales artificiales para la evaluación de las selecciones. 1. Introducción La geno-tipificación de Ácido Desoxirribonucleico (ADN) del Papilomavirus Humano (VPH) se puede realizar a través del método conocido como Polimorfismo en la Longitud de los Fragmentos de Restricción (RFLP). Dicha técnica se basa en la aplicación de enzimas sobre las cadenas de ADN de la muestra del virus [8]. Existen más de 200 diferentes enzimas disponibles para geno-tipificación y más de 60 variantes del VPH. Muchas de estas enzimas generan información redundante entre ellas por lo que, para identificar una muestra, el analista debe escoger un pequeño grupo de enzimas que sean suficientes para identificar determinado grupo de virus; si después de aplicar las enzimas sobre una muestra aún quedan dudas sobre la identidad del virus, el analista escoge otra(s) enzima(s) que le permita(n) concluir la identificación. Es este proceso el que deseamos optimizar. El procedimiento de selección es empírico y, debido a que el número de variantes del VPH y el número de enzimas para su identificación son elevados, escoger un conjunto de enzimas mínimo con el que sea posible identificar con certeza cada tipo viral resulta muy difícil y en algunos casos imposible. Además este problema no es exclusivo de la geno-tipificación del VPH, y en otros casos el número de reactivos y genotipos puede ser mayor aumentando la dificultad de la selección empírica.
El problema se puede atacar como un problema de selección de características, es decir, la selección de un subconjunto de características tal que el desempeño del clasificador sea máximo [6]. Proponemos utilizar el Análisis de Componentes Principales (Principal Component Análisis, PCA) usado como técnica de selección de características [11],[3]. El PCA es una técnica de análisis multivariante que se utiliza generalmente para problemas de reducción de la dimensionalidad, es relativamente simple y fácil de revisar por lo que esperamos nos dé una pauta de medición para el futuro análisis de otras técnicas. 2. Tipificación de VPH a través de RFLP El método de RFLP utiliza enzimas de restricción para identificar el ADN. Éstas reconocen una subcadena y cortan una cadena de ADN en donde ocurra dicha subcadena. Así se obtienen fragmentos de diferentes tamaños; son el número de fragmentos y el tamaño de éstos lo que nos permite identificar la muestra [8]. Para obtener el número y el tamaño de los fragmentos se utiliza una técnica llamada electroforesis. Dicha técnica genera patrones de restricción como el mostrado en la figura 1, donde cada columna representa un patrón de restricción. Éstos se generan del desplazamiento de los fragmentos de ADN en un gel después de aplicarles una diferencia de potencial. El desplazamiento está en función del tamaño de los fragmentos por lo que podemos basarnos en esta medición y en la cantidad de fragmentos para identificar parcialmente la muestra. Fig. 1. Patrones de restricción para diferentes tipos de VPH, generados con la enzima de restricción DdeI [8] Debido a que los patrones de restricción se forman con base solamente en el tamaño de las moléculas, es posible tener patrones de restricción iguales para virus diferentes utilizando la misma enzima. De esta manera tenemos que si dos enzimas A y B generan el mismo patrón para cierto virus, ubicándolo en un genotipo G1 o G2, es necesario utilizar una enzima C que sabemos que genera un patrón diferente para los genotipos G1 y G2 para poder identificar correctamente la muestra.
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Miguel Arias Estrada, Alexander Gel
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Contenido Interacción humano-compu
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A Proposed Architecture for a Spoke
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Las Revisiones Técnicas Formales d
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Bioinformática y biología computa
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Interacción humano-computadora: in
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Comité Científico Copresidentes:
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Situación que orilla a la divisió
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4. Conclusiones La información con
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Una característica importante que
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La primera etapa del ciclo de la IU
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3.7 El manejo de turnos en los jueg
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Diagnóstico Automático de Usabili
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- Niveles de profundidad. Se evalú
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mago: ¿quieres que borre este obje
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Impacto de la usabilidad en la impl
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5. Análisis de resultados Al compa
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Evaluación de Maestros: Una Herram
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Interfaz con reconocimiento de voz
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3. El sistema de reconocimiento de
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3.2 Workplace Study With the aim of
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Importancia de Modelos del Proceso
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Acciones Primarias (preguntas, acti
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5. Referencias 1. Balbo, S. and C.
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Diseño e Implementación de una In
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5. Agradecimientos Por su invaluabl
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5. Nuevas Tecnologías Empleadas Ot
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3.2 Interfaz de usuario Un factor i
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Introduction In recent years, much
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Enhanced Hair Paint Isaac Rudomín,
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Point Based Rendering and Displaced
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1.2 Head Tracking Techniques To obt
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3.2 Training Simulator phases In or
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Fig. 2. Comparison between real and
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primer y segundo código de dichas
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1. Recuperar los documentos relevan
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3. Cowie J., et al., Automatic Ques
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De tal suerte, se pone en evidencia
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8 Trabajosfuturos Se debe implement
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la Física, con base en los trabajo
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El material del curso específico d
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Índice de autores Aceves, Rita M.
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Salgado, Luis R. 251 Samovarov, Ole
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