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1. MARTINEZ VILLA, MARIA CAMILA. GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA .

Degree: 2016, Universidad de los Andes

Resumen: Los avances actuales en secuenciación de nueva generación (NGS) han favorecido un incremento exponencial en la disponibilidad de datos genómicos, dando como resultado la llegada del fenómeno de “Big Data” a las áreas de ciencias biológicas. Por esta razón, es muy importante desarrollar nuevas metodologías para el análisis y visualización de datos genómicos. La composición genómica se entiende como la estadística descriptiva de la composición de un genoma, principalmente la distribución de frecuencias y sesgos de un determinado k-mero (palabra de tamaña arbitrario k). Igualmente, los patrones generados por estas distribuciones se convierten en una huella específica de un genoma y han sido usado recientemente como método de clasificación taxonómica para fragmentos genómicos. Teniendo en cuenta las diferentes variables medidas y el número posible de k-meros a estudiar, la implementación de métodos de estadística multivariada (ej. PCA y PCoA) sobre las distribuciones de frecuencias y sesgos son una estrategia viable para la interpretación visual de diferencias intra- e inter-genómicas. Por esta razón, en este proyecto de grado se construyó una función en R que genera una imagen 2D en colores donde cada pixel representa la distribución de frecuencias de k-meros en un fragmento específico del genoma en estudio. Los genomas usados fueron representativos de cada uno de los dominios de la vida (Archaea, Bacteria y Eukaryota). Aparte de esto, se comprobó mediante una comparación visual que el patrón de colores observado mantenía una correlación con la relación filogenética entre los diferentes genomas. En conclusión, fue posible obtener una función capaz de discriminar características intrínsecas de los genomas a partir de las imágenes de 2D tanto de organismos filogenéticamente cercanos como lejanos. Advisors/Committee Members: Reyes Muñoz Aalejandro (advisor).

Subjects/Keywords: Composicion genomica; Frecuencia de k-meros; Sesgos de k-mers; PCA; PCoA; Big Data

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APA (6th Edition):

MARTINEZ VILLA, M. C. (2016). GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA . (Thesis). Universidad de los Andes. Retrieved from https://documentodegrado.uniandes.edu.co/documentos/9501.pdf

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

MARTINEZ VILLA, MARIA CAMILA. “GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA .” 2016. Thesis, Universidad de los Andes. Accessed October 25, 2020. https://documentodegrado.uniandes.edu.co/documentos/9501.pdf.

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MLA Handbook (7th Edition):

MARTINEZ VILLA, MARIA CAMILA. “GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA .” 2016. Web. 25 Oct 2020.

Vancouver:

MARTINEZ VILLA MC. GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA . [Internet] [Thesis]. Universidad de los Andes; 2016. [cited 2020 Oct 25]. Available from: https://documentodegrado.uniandes.edu.co/documentos/9501.pdf.

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Council of Science Editors:

MARTINEZ VILLA MC. GRAFICANDO GENOMAS EN 2D Y A TODO COLOR, APLICACIONES DE LA ESTADI?STICA MULTIVARIADA SOBRE LA COMPOSICIO?N GENO?MICA . [Thesis]. Universidad de los Andes; 2016. Available from: https://documentodegrado.uniandes.edu.co/documentos/9501.pdf

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