[en] Recent developments in Machine Learning aim at automatizing available methods, rendering them universal while requiring as little expert-knowledge as possible. In this thesis, we will take a step back. We will focus on the data, their specific needs and how to extract meaningful information out of them. This will be done through the presentation of different works highlighting various aspects to consider when developing Machine Learning techniques in bioinformatics. There cannot be any models without the appropriate considerations on the data. Therefore, in the first part, we will put the models aside and focus on data integration. In more detail, we will present an algorithm for the normalization of gene-expression microarray data across different platforms. Microarray data are widely available in public repositories and such methods enable their subsequent downstream analysis. In the next part, we will consider peptide sequence data and present a tool for the extraction of patterns in such sets. The model, based on convolutional neural networks, is open-source and can be used for peptide MHC-class II binding prediction among other applications. The last part will be dedicated to the analysis of clinical data. We will present a retrospective cohort study on pancreatic cancer. For this study, a tool for the prediction of clinically relevant outcomes has been developed. From data integration to the development of application-oriented tools, the three parts forming this thesis will be self-contained and will each address different challenges in the realm of data-driven approaches in bioinformatics.

[es] Los desarrollos recientes en Machine Learning tienen como objetivo automatizar los métodos disponibles, haciéndolos universales y requiriendo el menor conocimiento experto posible. En esta tesis, daremos un paso atrás. Nos centraremos en los datos, sus necesidades específicas y cómo extraer información significativa de ellos. Esto se hará a través de la presentación de diferentes trabajos destacando diversos aspectos a considerar a la hora de desarrollar técnicas de Machine Learning en bioinformática. No puede haber ningún modelo sin las consideraciones adecuadas sobre los datos. Por tanto, en la primera parte, dejaremos los modelos a un lado y nos centraremos en la integración de los datos. Específicamente, presentaremos un algoritmo para la normalización de datos de microarrays de expresión génica provenientes de distintas plataformas. Los datos de microarrays están ampliamente disponibles en repositorios públicos y tales métodos permiten su posterior análisis. En la siguiente parte, consideraremos datos de secuencia de péptidos y presentaremos una herramienta para la extracción de patrones existentes en dichos conjuntos. El modelo, basado en redes neuronales convolucionales, es de código abierto y puede ser usado para la predicción de la unión de péptidos a MHC de clase II, entre otras aplicaciones. La última parte estará dedicada al análisis de datos clínicos. Presentaremos un estudio de cohorte retrospectivo sobre cáncer de páncreas. Para este estudio, se ha desarrollado una herramienta para la predicción de resultados clínicamente relevantes. Desde la integración de datos hasta el desarrollo de herramientas orientadas a aplicaciones, las tres partes que forman esta tesis serán autónomas y cada una abordará diferentes desafíos en el ámbito de las aproximaciones basadas en datos en bioinformática.