DSpace DSpace UPC
 English   Castellano   Català  

Treballs academics UPC >
Màsters Oficials >
Master in Artificial Intelligence - MAI (Pla 2006) >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2099.1/5591

Arxiu Descripció MidaFormat
Thesis AI - Carlos Fenollosa Bielsa.pdf9,17 MBAdobe PDFVeure/Obrir

Títol: Using AI techniques to determine promoter location based on DNA structure calculations
Autor: Fenollosa, Carlos
Tutor/director/avaluador: Goñi Macià, Ramon; Vázquez Salceda, Javier Veure Producció científica UPC
Universitat: Universitat Politècnica de Catalunya
Càtedra /Departament: Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
Matèries: Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Bioinformàtica
Human gene mapping
Information display systems
Genoma humà -- Mapatge
Visualització (Informàtica)
Data: set-2008
Tipus de document: Master thesis
Resum: DNA sequencing projects have started the race to fully annotate complete genomes, including the human one. Despite that, little is known about genetic regulation, the mechanisms that control where and when the genes are expressed, and promoters are maybe the most important of these mechanisms. An increasing number of studies have been focused on the DNA molecule and its structure. This has lead to a set of physical properties which can be computed from mathematical models, and describe some aspects of this molecule. Unfortunately, the existing tools are scattered through the different web sites of many research groups, and extracting data with them is still very unpleasant. The first part of this thesis presents DNAlive, a new platform to calculate DNA physical properties, showing the results in a visual and useful way for genetic researchers, cross-linking the data with external databases. For the second part, a full study of DNA physical descriptors has been performed, revealing significative similarities between them. Using that data, a set of neural networks has been developed to detect promoters on a DNA sequence. The resulting software is the second version of ProStar, the MMB group's1 latest promoter predictor.
URI: http://hdl.handle.net/2099.1/5591
Apareix a les col·leccions:Master in Artificial Intelligence - MAI (Pla 2006)
Comparteix:



SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius