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CIENCIA APLICADA
El objetivo de este proyecto es generar un modelo de inteligencia artificial para clasificar las secuencias de ADN mitocondrial de personas sanas y personas con diabetes tipo 2, utilizando distintas técnicas de aprendizaje automático. Para lograr este objetivo nos hemos enfocado en utilizar diferentes tipos redes neuronales como las redes neuronales convolucionales (CNN), una red neuronal de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y una red neuronal bidireccional de memoria a corto y largo plazo (Bi-LSTM). Obteniendo los siguientes resultados para la red CNN se obtuvo una eficiencia del 96.15%, con árboles de decisión se obtuvo una eficiencia del 82.35%, mientras que con una red Bi-LSTM se obtuvo una eficiencia del 85.3%. Demostrando la eficiencia de esta técnica en la clasificación de secuencias de ADN.
ELIAS MOSQUEDA YASMIN ALEJANDRA
RODRIGUEZ DURAN ANA GABRIELA
HERNANDEZ GARCIA EDGAR
Julio Alejandro Valdez Gonzalez
Universidad 16 de Septiembre
México-Baja California-Mexicali
https://ceu16.edu.mx/
