Código fuente del software
03/29/2022
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El objetivo de survAI es proporcionar a los investigadores una plataforma que les permita priorizar las mutaciones de un paciente obtenidas tras el proceso de secuenciación y, en última instancia, obtener un análisis genético para tomar decisiones de tratamiento.
Para lograr este propósito, se ha implementado una arquitectura que permite a los investigadores cargar la información clínica y genética de un paciente y procesarla a través de una serie de herramientas. Una vez finalizado el procesamiento, se pueden visualizar una serie de estadísticas y gráficos de las variantes.
Para ello, en primer lugar, el investigador subirá la información del paciente a través de un formulario de la plataforma web. En este formulario deberán indicar la información clínica del paciente (edad, sexo, raza…), información sobre la muestra de tejido (porcentaje tumoral, infiltración linfática, necrosis…) e información genética: el archivo VCF obtenido tras el proceso de secuenciación genética. Toda esta información se almacenará en una base de datos para el procesado y posteriores gestiones y consultas de pacientes..
Esta información procesada, se utilizará como entrada para un modelo de Machine Learning que proporcionará información sobre la supervivencia asociada a las variantes de un paciente.
Cuando todo este proceso haya finalizado, el investigador podrá visualizarlo en la plataforma web. tanto los gráficos interactivos y tablas asociadas al análisis de supervivencia como estadísticas asociadas a la muestra genética asociada a ese análisis. Adicionalmente, se podrán realizar consultas genéticas para filtrar las variantes según una serie de campos, como el cromosoma, la posición, etc.

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farmacogenética
machine learning
análisis genómicos
inteligencia artificial
federated learning
bioinformática
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03/29/2022
El objetivo de survAI es proporcionar a los investigadores una plataforma que les permita priorizar las mutaciones de un paciente obtenidas tras el proceso de secuenciación y, en última instancia, obtener un análisis genético para tomar decisiones de tratamiento. Para lograr este propósito, se ha implementado una arquitectura que permite a los investigadores cargar la información clínica y genética de un paciente y procesarla a través de una serie de herramientas. Una vez finalizado el procesamiento, se pueden visualizar una serie de estadísticas y gráficos de las variantes. Para ello, en primer lugar, el investigador subirá la información del paciente a través de un formulario de la plataforma web. En este formulario deberán indicar la información clínica del paciente (edad, sexo, raza…), información sobre la muestra de tejido (porcentaje tumoral, infiltración linfática, necrosis…) e información genética: el archivo VCF obtenido tras el proceso de secuenciación genética. Toda esta información se almacenará en una base de datos para el procesado y posteriores gestiones y consultas de pacientes.. Esta información procesada, se utilizará como entrada para un modelo de Machine Learning que proporcionará información sobre la supervivencia asociada a las variantes de un paciente. Cuando todo este proceso haya finalizado, el investigador podrá visualizarlo en la plataforma web. tanto los gráficos interactivos y tablas asociadas al análisis de supervivencia como estadísticas asociadas a la muestra genética asociada a ese análisis. Adicionalmente, se podrán realizar consultas genéticas para filtrar las variantes según una serie de campos, como el cromosoma, la posición, etc.
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El objetivo de survAI es proporcionar a los investigadores una plataforma que les permita priorizar las mutaciones de un paciente obtenidas tras el proceso de secuenciación y, en última instancia, obtener un análisis genético para tomar decisiones de tratamiento.
Para lograr este propósito, se ha implementado una arquitectura que permite a los investigadores cargar la información clínica y genética de un paciente y procesarla a través de una serie de herramientas. Una vez finalizado el procesamiento, se pueden visualizar una serie de estadísticas y gráficos de las variantes.
Para ello, en primer lugar, el investigador subirá la información del paciente a través de un formulario de la plataforma web. En este formulario deberán indicar la información clínica del paciente (edad, sexo, raza…), información sobre la muestra de tejido (porcentaje tumoral, infiltración linfática, necrosis…) e información genética: el archivo VCF obtenido tras el proceso de secuenciación genética. Toda esta información se almacenará en una base de datos para el procesado y posteriores gestiones y consultas de pacientes..
Esta información procesada, se utilizará como entrada para un modelo de Machine Learning que proporcionará información sobre la supervivencia asociada a las variantes de un paciente.
Cuando todo este proceso haya finalizado, el investigador podrá visualizarlo en la plataforma web. tanto los gráficos interactivos y tablas asociadas al análisis de supervivencia como estadísticas asociadas a la muestra genética asociada a ese análisis. Adicionalmente, se podrán realizar consultas genéticas para filtrar las variantes según una serie de campos, como el cromosoma, la posición, etc.
Work type Software and Database designs
Tags farmacogenética, machine learning, análisis genómicos, inteligencia artificial, federated learning, bioinformática, genómica, informes clínicos, medicina personalizada, bases de datos, genética

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Identifier 2203290820473
Entry date Mar 29, 2022, 9:53 AM UTC
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Author 60.00 %. Holder Carlos Rodriguez Antolin. Date Mar 29, 2022.
Author 30.00 %. Holder Carlos Moure. Date Mar 29, 2022.

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