Financing detail

Authors: TAPIA PAREDES, ELIZABETH.

Description: a ontología GO es el estándar aceptado para la anotación (descripción) de funciones, procesos y ubicación subcelular de productos génicos. El método de anotación por excelencia es manual y de base experimental. El crecimiento exponencial del número de proyectos genómicos ocurrido en los últimos años ha motivado un interés creciente en los métodos de anotación automática. Los métodos basados en la similitud de secuencias han sido muy efectivos para el descubrimiento de anotaciones biológicamente significativas en organismos modelos y especies cercanas. En ausencia de estas similitudes, los métodos basados en técnicas de aprendizaje computacional brindan una oportunidad alternativa. Este es el caso de los métodos basados en clasificadores jerárquicos construidos a partir de repositorios de datos de anotación. Éstos presentan dos limitaciones importantes: sólo consideran un número reducido de relaciones entre términos GO y están limitados a subontologías GO específicas de forma excluyente. En este proyecto se aborda el diseño de métodos de anotación automática basados en clasificadores jerárquicos capaces de brindar anotaciones GO enriquecidas en cuanto a la diversidad de relaciones admisibles entre términos GO y de alcance extendido a los tres subdominios ontológicos. A tal fín, se propone el modelado conjunto de GO y clasificadores jerárquicos asociados mediante factor graphs. Así, el problema puede dividirse en problemas de predicción de anotación elementales sobre cada término GO, los cuales en principio pueden ser resueltos por clasificadores binarios independientes. Para la anotación, los clasificadores binarios adhieren a la estructura de relaciones GO y ejecutan un algoritmo iterativo y adaptativo de pasaje de mensajes de anotación. Los mensajes son pesados por la confiabilidad de las predicciones elementales GO y su flujo restringido por las relaciones entre términos. Como resultado, podría obtenerse un modelo computacional robusto para la inferencia de anotaciones GO con alcance a las tres subontologías. Desde el punto de vista computacional, esta propuesta es compatible con la evolución natural esperada para GO: la introducción de nuevas relaciones sólo altera el proceso de predicción de anotaciones pero no la base de conocimiento. Desde el punto de vista de usuario, esta propuesta permite el análisis del proceso de anotación de un gen directamente sobre la estructura GO, una característica importante para el análisis experto de resultados de anotación. Esta propuesta considera la implementación de una herramienta Web de anotación GO con dos niveles de acceso. En el primero, se considera la anotación automática de genes a partir de factor-graphs pre-entrenados con datos de anotación de organismos modelos. En el segundo, se incluye la posibilidad de entrenar modelos a partir de repositorios de anotación provistos por los usuarios y la especificación de diferentes políticas para la caracterización y filtrado de datos de anotación.

Project code: 2016-4063.

Financing amount: 1222000

Coinage: Pesos

Financing type: Proyectos de I+D.

Disciplinary field: 1 - CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS / 1.2 - Ciencias de la Computación e Información / 1.2.2 - Ciencias de la Información y Bioinformática (desarrollo de hardware va en 2.2 "Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Información" y los aspectos sociales van en 5.8 "Comunicación y Medios").

Scope: Varios campos.

Specialty: Bioinformática.

Principal's name: ELIZABETH.

Co-director name: PILAR ESTELA.