Asociación por aprendizaje profundo de k-meros genómicos con etiquetas ontológicas

Abstract

La información que describe a un ser vivo puede ser estudiada desde distintos ángulos. Se ha analizado la información en torno a las proteínas durante mucho tiempo, y esto ha permitido un entendimiento parcial en la forma en la que un organismo vive. El DNA ha demostrado ser más que secuencias que codifican a proteínas, y el entendimiento a profundidad de esta macromolécula es fundamental para el entendimiento de la vida y la evolución. En el presente trabajo se lleva a cabo un esfuerzo por avanzar hacia este entendimiento, aprovechando la información generada en bases de datos actuales, utilizando herramientas de aprendizaje profundo para analizar y encontrar las palabras de DNA que describen función y actividad biológica. En total se desarrollaron 5 modelos de redes neuronales distintos para analizar secuencias de DNA y el desempeño de éstas permite afirmar que hay kmeros estadísticamente representativos de funciones, lo que permitiría desarrollar experimentos donde se pueden configurar secuencias de DNA para tener ciertas funcionalidades, además de el entendimiento de la distribución de estas funciones y la gramática del DNA para distintos seres vivos.