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Luis Palma Ttito, Luis Holgado Apaza, Rick Ccapa Luque, Edson Miguel Canaza Canqui, Víctor Cornejo-Aparicio
En este artículo se presenta el proceso realizado para la obtención de la mejor configuración encontrada para la máquina de vector de soporte multiclase, que permita clasificar las mutaciones presentes en un conjunto de microarreglos de oligonucleótidos, la solución planteada consta de cinco fases y damos alcance de cada fase: obtención de muestras, control de calidad, pre procesamiento, selección de genes y detección de mutaciones. Las muestras utilizadas, fueron obtenidas de la base de datos biológica GEO- NBCI (Gene Expression Omnibus – National Center for Biotechnology Information), que pertenecen a individuos con presencia de diferentes tipos de cáncer, obteniendo un 87% de exactitud en promedio para diferentes muestras.
This paper presents the process carried out to obtain the best configuration found for the multiclass support vector machine that allows classifying the mutations present in a set of oligonucleotide microarrays. The proposed solution consists of five phases and we give scope to each phase: obtaining samples, quality control, pre-processing, gene selection and detection of mutations.
The samples used were obtained from the biological database GEO-NBCI (Gene Expression Omnibus - National Center for Biotechnology Information), which belong to individuals with the presence of different types of cancer, obtaining 87% accuracy on average for different samples.
