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    Análisis de firmas moleculares para la estratificación y la predicción en la enfermedad de Parkinson

    Autor/es: Antequera Fernández, Santos
    Director/es: Martorell Marugán, Jordi
    Palabra/s clave: Machine learning‖Parkinson‖Molecular scoring‖Clasificación supervisada‖Clustering no Supervisado
    Titulación: Máster Universitario en Bioinformática
    Fecha de defensa: 2025-11
    Tipo de contenido: TFM
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/14924
    Resumen:
    El presente trabajo tiene como objetivo explorar la aplicabilidad de diferentes estrategias de pathway scoring y técnicas de machine learning para la identificación de firmas moleculares en sangre asociadas a la enfermedad de Parkinson idiopática (IPD), utilizando datos del estudio original de Shamir et al. (2017). Se evaluó el rendimiento de modelos supervisados para la clasificación de pacientes IPD frente a controles, así como la coherencia biológica y la capacidad de estratificación no supervisada de los perfiles moleculares derivados.
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