Herramienta computacional para hacer inferencias bayesianas, aplicaciones a bioinformática
| dc.contributor.advisor | Chávez Cárdenas, María del Carmen | |
| dc.contributor.advisor | Casas Cardoso, Gladys María | |
| dc.contributor.author | Rodríguez García, Anay | |
| dc.contributor.author | Garcia Mondeja, Yasmany | |
| dc.contributor.author | Díaz Villasuso, Yasser | |
| dc.coverage.spatial | Santa Clara | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-06-14T21:46:40Z | |
| dc.date.available | 2018-06-14T21:46:40Z | |
| dc.date.issued | 2006-06-25 | |
| dc.description.abstract | La inferencia Bayesiana es el único modo consistente de razonar ante la presencia de incertidumbre, la probabilidad es una medida intuitiva de la incertidumbre. La independencia condicional entre los rasgos de una población simplifica considerablemente los modelos de dependencia. Un modelo que permite disminuir grandemente el espacio probabilístico y a su vez inferir tanto clases como atributos, lo son las redes Bayesianas, es por ello que se implementa una herramienta que desarrolle tales aplicaciones en el campo de la bioinformática. Este trabajo proporciona un software que permite construir redes Bayesianas y hacer inferencias Bayesianas, con el objetivo de mejorar las posibilidades de predicción de propiedades funcionales o estructurales de secuencias de proteínas a partir de razonamientos probabilísticos, especialmente ante la presencia de información incompleta o con cierta incertidumbre. | en_US |
| dc.description.abstract | The Bayesian inference is the only consistent way to reason in the presence of uncertainty, the probability is an intuitive measurement of this uncertainty. Conditional independence between the characteristics of a population simplifies the dependency models considerably. A model that allows the probabilistic space to be diminished greatly and to infer classes as much as attributes, is the Bayesian networks, it’s for that reason that a tool that develops such applications in the field of the bioinformatics is implemented. This work provides software that allows the construction of Bayesian networks and to make Bayesian inferences, with the objective to improve the possibilities of prediction of functional or structural properties of protein sequences from probabilistic reasoning, especially before the presence of incomplete information or with certain uncertainty. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9533 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Herramienta Computacional | en_US |
| dc.subject | Inferencias Bayesianas | en_US |
| dc.subject | Bioinformática | en_US |
| dc.subject.other | Aprendizaje | en_US |
| dc.subject.other | Automatizacion | en_US |
| dc.subject.other | Inferencia Estadística | en_US |
| dc.subject.other | Redes Bayesianas | en_US |
| dc.subject.other | Diseño de Sistemas | en_US |
| dc.subject.other | Bioinformática | en_US |
| dc.title | Herramienta computacional para hacer inferencias bayesianas, aplicaciones a bioinformática | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | bachelor | en_US |