A Graph Mining technique for identifying individuals at risk of genetic diseases in pedigrees

García Giordano, Luciano (2019). A Graph Mining technique for identifying individuals at risk of genetic diseases in pedigrees. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: A Graph Mining technique for identifying individuals at risk of genetic diseases in pedigrees
Author/s:
  • García Giordano, Luciano
Contributor/s:
  • Paraíso Medina, Sergio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: June 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Estadística genética; Evaluación del riesgo genético; Minería de grafos; genética humana; Statistical genetics; Genetic risk assessment; Graph mining; Human genetics
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Desde la década de 1970, se describieron, formalizaron e incluso implementaron muchos modelos basados en estadísticas para realizar predicciones genéticas en individuos. Sin embargo, su adopción en la práctica clínica no es significativa. Hoy en día, los genetistas continúan utilizando la técnica tradicional basada en las tablas de Punnett, y los cálculos todavía se realizan principalmente a mano. Con la integración actual de la información genética en la práctica clínica, hay una necesidad de herramientas para ayudar a la explotación de datos relacionados con la familia como parte de la evaluación del riesgo genético. Una herramienta con este propósito disminuiría la posibilidad de errores en las operaciones matemáticas de los genetistas, permitiría predicciones y simulaciones rápidas, y podría facilitar la visualización del proceso, que son todas operaciones que tienden a ser engorrosas y tediosas sin el soporte de un entorno informático. En este trabajo, propongo una técnica que pretende causar una mejora en dicho contexto al proporcionar automáticamente predicciones para los genotipos y fenotipos de los individuos en función de su herencia mediante el uso de técnicas de Graph Mining. Para evaluar sus resultados, implemento el método como un módulo para genoDraw, un Sistema de Dibujo de Pedigree actualmente en desarrollo en el Grupo de Informática Biomédica de la Universidad Técnica de Madrid en colaboración con el Grupo de Investigación en Genética y Herencia del Hospital 12 de Octubre Madrid. Los resultados muestran que mi técnica es adecuada en términos de predicciones y es capaz de concebir una visión de la dinámica genética de las familias, por lo que es de una utilidad esperanzadora para la práctica clínica futura.---ABSTRACT---Since the 1970s, many statistics-based models for performing genetic prediction on individuals were described, formalized and even implemented. However, their adoption in clinical practice is not significant. Nowadays, geneticists continue to use the traditional technique based on Punnett squares, and calculations are still mostly done by hand. With the current integration of genetic information into clinical practice, there is a necessity for tools to assist the exploitation of family-related data as part of genetic risk assessment. A tool with this purpose would decrease the chance of errors in mathematical operations by geneticists, enable fast predictions and simulations, and could facilitate the visualization of the process, which are all operations that tend to be cumbersome and tedious without the support of a computerized environment. In this work, I propose a technique which is intended to cause an improvement in such context by automatically providing predictions for the genotypes and phenotypes of individuals based on their inheritance through the use of Graph Mining techniques. In order to evaluate its results, I implement the method as a module for genoDraw, a Pedigree Drawing System currently under development at the Biomedical Informatics Group of the Technical University of Madrid in collaboration with the Genetics and Inheritance Research Group of the 12 de Octubre Hospital, Madrid. The results show that my technique is proper in terms of predictions and is capable of conceiving an insight into the genetic dynamics of families, thus being of hopeful utility to future clinical practice.l

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Item ID: 55699
DC Identifier: http://oa.upm.es/55699/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:55699
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 06 Jul 2019 08:29
Last Modified: 06 Jul 2019 08:29
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