Minería de Datos, Genómica y Análisis de Expresión Génica

FERNANDEZ; BALZARINI M

Corrientes

Congreso; X Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2005

El campo de las ciencias ?ómicas? (genómica, protéomica, metabolómica) esta en pleno desarrollo y expansión. En particular los experimentos de expresión génica se presentan como herramientas fundamentales para la visualización y entendimiento de fenómenos biológicos a escala molecular. La variedad de aplicaciones y tecnologías disponibles genera cantidades abrumadoras de datos que necesitan de protocolos, conceptos y métodos de análisis que permitan un tratamiento formal pero asequible. La diversidad de aplicaciones promueve el trabajo de grupos multidisciplinarios y demanda un entorno de análisis estandarizado y automatizado, que facilite y acelere el proceso de descubrimiento, el intercambio de información y la unificación de los procesos de análisis. En este trabajo presentamos el Proceso Unificado de Análisis para Minería de Datos en Biotecnología (PUA-MD-B), exponiendo los requerimientos y adaptaciones al ámbito específico del análisis de datos de expresión génica sobre el concepto y metodología de ?Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos?.  El PUA es un entorno y una metodología ordenada de trabajo que aborda los pasos relativos a la adquisición (generación), administración (almacenamiento), limpieza y análisis de datos para finalmente realizar un reporte del conocimiento ganado. En el caso de la Biotecnología y especialmente en el de análisis de expresión génica, los datos no suelen existir a priori, por lo que se deben plantear las estrategias para generarlos y por tanto también deben considerarse  principios del diseño experimental, en relación al análisis y generación multidisciplinaria de las hipótesis o premisas a responder en el ámbito biológico. La experimentación bio-molecular actual necesita de la incorporación de experiencias y criterios de distintas disciplinas que están involucradas en el desarrollo experimental, como ser biología molecular, bio-ingeniería, pero no debe prescindir del criterio estadístico-matemático y bioinformático para extraer información. La comprensión y estandarización de los requerimientos y etapas de este tipo de experimentos es imprescindible para proponer adecuadas estrategias de análisis.