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Predicción de enlaces en redes biomédicas mediante redes neuronales gráficas Núñez Moreno, Francisco Navas-Delgado, Ismael Barba-González, Cristóbal Redes neuronales (Informática) Biomedicina E.T.S.I. Informática - Trabajos Fin de Grado Grado en Ingeniería de la Salud - Trabajos Fin de Grado Las redes biomédicas modelan relaciones complejas entre entidades biológicas, presentando desafíos para su análisis y comprensión. En un contexto en el que la capacidad de las técnicas tradicionales presenta limitaciones de precisión y capacidad, las redes neuronales de grafos (GNN) ofrecen una alternativa esperanzadora para hacer frente a estos desafíos. El problema a tratar será la predicción de enlaces entre diferentes entidades biológicas, como proteínas, para las que es complicado poder llegar a conocer todas las posibles interacciones mediante experimentos de laboratorio. Por lo tanto, en este trabajo se tratará de codificar grafos mediante técnicas de aprendizaje profundo, convoluciones y transformaciones no lineales para poder establecer posibles conexiones que se desconocen actualmente. Con el objetivo de conseguir unos buenos resultados para ambos conjuntos de datos, se pondrán a prueba diferentes arquitecturas de redes neuronales, cambiando los valores de ciertos parámetros clave mientras se analiza su capacidad de generalización para así seleccionar un modelo fiable. 2024-02-15T12:41:59Z 2024-02-15T12:41:59Z 2024-02-15T12:41:59Z 2024 bachelor thesis https://hdl.handle.net/10630/30475 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ open access Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional