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Grado en Bioinformática : Trabajo de Fin de Grado

Trabajo de Fin de Grado

El Grado en Bioinformática incluye como asignatura obligatoria el Trabajo de Fin de Grado (TFG), de carácter científico-profesional, que debe realizarse durante los dos últimos trimestres del último curso.

El TFG puede ser tanto un proyecto amplio en el campo de las tecnologías específicas de la bioinformática, que refleje las competencias adquiridas asociadas a la titulación, como un proyecto que explore una idea innovadora (por ejemplo, un programa informático o bien un modelo científico para dar respuesta a un problema biomédico o a un fenómeno biológico).

Los estudiantes contarán con supervisión a lo largo de todo el proceso de preparación del TFG, que deberán presentar al final del año académico ante un tribunal examinador integrado por profesores del grado.

Ganadores del TFG

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Bioinformática

Guillem Hernández Gu ...

Emotional analysis prediction using qualitatively representations of multip ...

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Bioinformática

Autor/a: Guillem Hernández Guillamet

Emotional analysis prediction using qualitatively representations of multiple psycho-physiological time-series signals

Director/a del trabajo: Mireia Olivella i Beatriz Lòpez

Descripción

Predicción de emociones usando señales fisiológicas. Metodología que busca transformar las secuencias temporales a representaciones cualitativas, reduciendo la complejidad, para minar desde un punto de vista estructural y de características, las señales; usando técnicas adoptadas de la microinformática y la minería de texto. La metodología reúne múltiples señales simultáneamente y realiza diversos procedimientos de clasificación para un análisis de consenso posterior, aspirando a la mejor predicción

Bioinformática

Ignasi Andreu Godall

Integer Linear Programming Models for Multiple Sequence Alignment

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Bioinformática

Autor/a: Ignasi Andreu Godall

Integer Linear Programming Models for Multiple Sequence Alignment

Director/a del trabajo: Gabriel Valiente

Descripción

Encontrar una solución óptima para una instancia de problema de alineación de secuencias múltiples para más de dos secuencias es un problema de optimización difícil que es prohibitivamente costoso desde el punto de vista computacional, incluso para algunas secuencias de longitud moderada. En consecuencia, la investigación sobre la alineación de secuencias múltiples se ha centrado principalmente en los métodos heurísticos. Sin embargo, los avances recientes en solucionadores para la programación lineal de enteros han hecho posible encontrar soluciones exactas y óptimas para los casos de problemas de alineación de secuencias múltiples para varias secuencias de longitud moderada

Bioinformática

Laura Aviñó Esteban

Imputing eQTL from tissue specific and across tissues data

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Bioinformática

Autor/a: Laura Aviñó Esteban

Imputing eQTL from tissue specific and across tissues data

Director/a del trabajo: Daniel Zerbino

Descripción

A pesar de tener conocimiento de dónde se encuentran los genes y las regiones del genoma que los regulan, llamadas enhancers; todavía no sabemos qué region interactúa con qué gen. En este trabajo he generado modelos basados en aprendizaje automático utilizando diferentes subconjuntos datos, incluyendo Hi-C, epigenómica y eQTLs para predecir estas conexiones. También he creado un método para imputar las interacciones utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad en la expresión de RNA. En conjunto, he demostrado que integrando diferentes fuentes de datos en el mismo método aumenta el rendimiento del mismo.

Bioinformática

Rubén Molina Fernand ...

Structural Modeling of the effect of AB-Amyloid on the Insulin Receptor

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Bioinformática

Autor/a: Rubén Molina Fernandez

Structural Modeling of the effect of AB-Amyloid on the Insulin Receptor

Director/a del trabajo: Baldomero Oliva

Descripción

Hemos modelado la posible interacción entre el AB-Amyloide y el receptor de Insulina, bajo la hipótesis de que se puede estar dando un feedback que derive en Alzheimer, cuando la dimerización del receptor de Insulina no ocurre bien, como por ejemplo en la enfermedad de Diabetes.

Bioinformática

Jordi Busoms

A method to identify common features among similar protein binding sites

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Bioinformática

Autor/a: Jordi Busoms

A method to identify common features among similar protein binding sites

Director/a del trabajo: Xavier Jalencas i Jordi Mestres

Descripción

Una de las principales causas de las reacciones adversas provocadas por fármacos son las interacciones inesperadas de estos con proteínas más allá de su objetivo. Los métodos computacionales para predecir estas reacciones por miles de proteínas se basan principalmente en el ligando. Los métodos basados en la estructura siguen siendo computacionalmente costosos. El objetivo de este proyecto es investigar métodos basados en la estructura más eficientes para poder anticipar la probabilidad de unión entre cada pequeña molécula y miles de proteínas. Hemos obtenido un algoritmo funcional capaz de conseguir grupos de lugares de unión similares desde estructuras de proteínas en tres dimensiones y de generar entidades representativas del grupo entero.

Bioinformática

José Miguel Ramírez

Best Practices for the Analysis of Oxford Nanopore Direct RNA Sequencing Da ...

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Bioinformática

Autor/a: José Miguel Ramírez

Best Practices for the Analysis of Oxford Nanopore Direct RNA Sequencing Data

Director/a del trabajo: Eva Novoa

Descripción

RNA modifications have recently emerged as key regulators in many biological processes. However, current methods to genome-wide map RNA modifications using next-generation sequencing (NGS) are only available for 5 % of the known modifications, among other drawbacks. A new method is the direct RNA sequencing platform developed by Oxford Nanopore Technologies, which is able to sequence native RNA molecules. Here, we systematically compare state-of-the-art base-calling and mapping algorithms, as well as their ability to detect and distinguish RNA modifications using systematic base-calling ‘errors’. We find that Guppy 3.0.3 produces the highest accuracy and qualities, being also able to detect RNA modifications with the highest accuracy, and that GraphMap performs better than minimap2. However, distinguishing between different types of RNA modifications that modify the same ribonucleotide, such as 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylcytosine, still remains a challenge.

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