Bioinformática
Guillem Hernández Gu ...
Emotional analysis prediction using qualitatively representations of multip ...
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Grado en Bioinformática
Grado en Bioinformática : Trabajo de Fin de Grado
Trabajo de Fin de Grado
El Grado en Bioinformática incluye como asignatura obligatoria el Trabajo de Fin de Grado (TFG), de carácter científico-profesional, que debe realizarse durante los dos últimos trimestres del último curso.
El TFG puede ser tanto un proyecto amplio en el campo de las tecnologías específicas de la bioinformática, que refleje las competencias adquiridas asociadas a la titulación, como un proyecto que explore una idea innovadora (por ejemplo, un programa informático o bien un modelo científico para dar respuesta a un problema biomédico o a un fenómeno biológico).
Los estudiantes contarán con supervisión a lo largo de todo el proceso de preparación del TFG, que deberán presentar al final del año académico ante un tribunal examinador integrado por profesores del grado.
Ganadores del TFG
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Bioinformática
Ignasi Andreu Godall
Integer Linear Programming Models for Multiple Sequence Alignment
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Bioinformática
Autor/a: Ignasi Andreu Godall
Integer Linear Programming Models for Multiple Sequence Alignment
Director/a del trabajo: Gabriel Valiente
Descripción
Encontrar una solución óptima para una instancia de problema de alineación de secuencias múltiples para más de dos secuencias es un problema de optimización difícil que es prohibitivamente costoso desde el punto de vista computacional, incluso para algunas secuencias de longitud moderada. En consecuencia, la investigación sobre la alineación de secuencias múltiples se ha centrado principalmente en los métodos heurísticos. Sin embargo, los avances recientes en solucionadores para la programación lineal de enteros han hecho posible encontrar soluciones exactas y óptimas para los casos de problemas de alineación de secuencias múltiples para varias secuencias de longitud moderada.
Institución: Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Bioinformática
Ferriol Calvet Riera
Upstream open-reading frames identification and classification in the human ...
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Bioinformática
Autor/a: Ferriol Calvet Riera
Upstream open-reading frames identification and classification in the human genome
Director/a del trabajo: Dr. Jonathan M. Mudge, Dr. Adam Frankish
Descripción
En las regiones no traducidas de los genes que codifican para proteinas, encontramos marcos abiertos de lectura (uORFs, de las siglas en inglés) que pueden ser elementos reguladores importantes del proceso de traducción.
Hemos generado un conjunto de 104497 posibles uORFs, que contiene informaciñon adicional sobre cada uno de ellos y también una puntuación individual indicando cómo de probable es que sea funcional. A parte de esto, tambien damos las herramientas necesarias para poder actualizar los resultados a nuevas versiones de la anotación y para poder visualizar los uORFs en UCSC genome browser.
Institución: EMBL-EBI - European Bioinformatics Institute
Bioinformática
Paula Balcells Falgu ...
Quantitative metrics from 2D contours for bioimage analysis
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Bioinformática
Autor/a: Paula Balcells Falgueras
Quantitative metrics from 2D contours for bioimage analysis
Director/a del trabajo: Virginie Uhlmann, Dra. Mireia Olivella
Descripción
La caracterización cuantitativa de los objetos en bioimágenes puede proporcionar información útil para comprender los fenómenos biológicos. En este proyecto, hemos desarrollado un paquete en Python para cuantificar, comparar y explorar la morfología de los objetos 2D en bioimágenes a partir de sus contornos. A partir de modelos de curvas spline paramétricas, las métricas cuantitatives han sido obtenidas analíticamente e implementades algorítmicamente. Para mostrar el uso de los métodos desarrollados en el análisis de bioimágenes, hemos realizado dos experimentos usando conjuntos de imágenes de microscopía.
Institución: EMBL-EBI - European Bioinformatics Institute
Bioinformática
Irene Acero Pousa
Mapping the structural connectivity fingerprints of corticostriatal circuit ...
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Bioinformática
Autor/a: Irene Acero Pousa
Mapping the structural connectivity fingerprints of corticostriatal circuits in Huntington’s Disease.
Director/a del trabajo: Estela Càmara
Descripción
La enfermedad de Huntington es una enfermedad genética y neurodegenerativa causada por una mutación en el gen HTT, e provoca una mezcla de síntomas motores, cognitivos y psiquiátricos. No obstante, existe un alto grado de heterogeneidad en el orígen y evolución de cada síntoma. Los tres circuitos corticoestriatales principales (motor, cognitivo y motivacional) están afectados por la neurodegeneración, la cual podría ser una fuente de las diferencias interindividuales entre los pacientes. El objetivo de este estudio es caracterizar la conectividad estructural de los tres circuitos principales con el fin de delinear patrones de neurodegeneración específicos que podrían ser la base de diferentes perfiles sintomáticos.
Institución: IDIBELL - Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge
Puedes consultar los mejores TFG en el repositorio de la UPF