[ca] La relació entre fenotip i informació genotípica és considerablement intricada i complexa. Els mètodes d'aprenentatge automàtic s'han utilitzat amb èxit per a la predicció de fenotips en un gran ventall de problemes dins de la genètica i la genòmica. Tanmateix, les dades biològiques sovent estan estructurades i són de tipus "no estàndard", el que pot suposar un repte per a la majoria de mètodes d'aprenentatge automàtic. Entre aquestos, els mètodes kernel proporcionen un enfocament molt versàtil per manejar diferents tipus de dades i problemes mitjançant la utilització d'una família de funcions anomenades de kernel. L'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral és el desenvolupament i l'avaluació d'estratègies de kernel específiques per a la predicció fenotípica, especialment en problemes biològics amb dades o dissenys experimentals de tipus estructurat. A la primera part, utilitzam seqüències de proteasa, transcriptasa inversa i integrasa per predir la resistència del VIH a fàrmacs antiretrovirals. Proposam dos kernels categòrics (Overlap i Jaccard) que tenen en compte les particularitats de les dades de VIH, com per exemple les barreges d'al·lels. Els kernels proposats es combinen amb Support Vector Machines (SVM) i es comparen amb dos kernels estàndard (Linear i RBF) i dos mètodes que no són de kernel: els boscos aleatoris (RF) i un tipus de xarxa neuronal (el perceptró multicapa). També incloem en els kernels la importància relativa de cada posició de la proteïna pel que fa a la resistència. Els resultats mostren que tenir en compte la naturalesa categòrica de les dades i la presència de barreges millora sistemàticament la predicció. L'efecte de ponderar les posicions per la seua importància és més gran en la transcriptasa inversa i en la integrasa, el que podria estar relacionat amb les diferències que hi ha entre els tres enzims pel que fa als patrons de mutació per adquirir resistència a fàrmacs antiretrovirals. A la segona part, ampliam l'estudi anterior per considerar no-independència entre les posicions de la proteïna. Representam les proteïnes com a grafs i ponderam cada aresta entre dos residus per la seua distància euclidiana, calculada a partir de dades de cristal·lografia de rajos X. A continuació, els aplicam un kernel per a grafs (el random walk exponential kernel) que integra els kernels Overlap i Jaccard. A pesar dels avantatges potencials d'aquest kernel, no aconseguim millorar els resultats obtinguts en la primera part. A la tercera part, proposam un kernel framework per unificar les anàlisis supervisades i no supervisades en el camp del microbioma. Aprofitam la mateixa matriu de kernel per predicció mitjançant SVM i visualització mitjançant anàlisi de components principals amb kernels (kPCA). Discutim com transformar mesures de beta-diversitat en kernels, i definim dos kernels per a dades composicionals (Aitchison-RBF i compositional linear). Aquest darrer kernel també permet obtenir les importàncies dels tàxons respecte del fenotip predit (signatures microbianes). Per a les dades amb estructuració espacial i temporal utilitzam Multiple Kernel Learning i kernels per a sèries temporals, respectivament. El framework s'il·lustra amb tres bases de dades: la primera conté mostres de sòl, la segona mostres humanes amb una component espacial i la tercera, no publicada fins ara, dades longitudinals de porcs. Totes les anàlisis es contrasten amb els estudis originals (en els dos primers casos) i també amb els resultats dels RF. El nostre kernel framework no només permet una visió global de les dades, sinó que també dóna bons resultats a cada àrea d'aprenentatge. En les anàlisis no supervisades, els patrons detectats en estudis previs es conserven a la kPCA. En anàlisis supervisades, el SVM té un rendiment superior (o equivalent) al dels RF, mentre que les signatures microbianes són coherents amb els estudis originals i la literatura prèvia.

[es] La relación entre fenotipo e información genotípica es considerablemente intrincada y compleja. Los métodos de aprendizaje automático (ML) se han utilizado con éxito para la predicción de fenotipos en una gran variedad de problemas dentro de la genética y la genómica. Sin embargo, los datos biológicos suelen estar estructurados y pertenecer a tipos de datos "no estándar", lo que puede representar un desafío para la mayoría de los métodos de ML. Entre ellos, los métodos de kernel permiten un enfoque muy versátil para manejar diferentes tipos de datos y problemas mediante una familia de funciones llamadas de kernel. El objetivo principal de esta tesis doctoral es el desarrollo y evaluación de enfoques de kernel específicos para la predicción fenotípica, centrándose en problemas biológicos con tipos de datos o diseños experimentales estructurados. En la primera parte, usamos secuencias de proteínas mutadas del VIH (proteasa, transcriptasa inversa e integrasa) para predecir la resistencia a antiretrovirales. Proponemos dos funciones de kernel categóricas (Overlap y Jaccard) que tienen en cuenta las particularidades de los datos de VIH, como las mezclas de alelos. Los kernels propuestos se combinan con máquinas de vector soporte (SVM) y se comparan con dos funciones de kernel estándar (Linear y RBF) y dos métodos que no son de kernel: bosques aleatorios (RF) y un tipo de red neuronal, el perceptrón multicapa. También incluimos en los kernels la importancia relativa de cada posición de la proteína con respecto a la resistencia. Tener en cuenta tanto la naturaleza categórica de los datos como la presencia de mezclas obtenemos sistemáticamente mejores predicciones. El efecto de la ponderación es mayor en los inhibidores de la integrasa y la transcriptasa inversa, lo que puede estar relacionado con diferencias en los patrones mutacionales de las tres enzimas virales. En la segunda parte, ampliamos el estudio anterior para considerar que las posiciones de las proteínas pueden no ser independientes. Las secuencias mutadas se representan como grafos, ponderándose las aristas por la distancia euclidiana entre residuos obtenida por cristalografía de rayos X. A continuación, se calcula un kernel para grafos (el exponential random walk kernel) que integra los kernels Overlap y Jaccard. A pesar de las ventajas potenciales de este enfoque, no observamos una mejora en la capacidad predictiva. En la tercera parte, proponemos un kernel framework para unificar los análisis supervisados ​​y no supervisados del microbioma. Para ello, usamos una misma matriz de kernel para predecir fenotipos usando SVM y visualización a través de análisis de componentes principales con kernels (kPCA). Definimos dos kernels para datos composicionales (Aitchison-RBF y compositional linear) y discutimos la transformación de medidas de beta-diversidad en kernels. El kernel lineal composicional también permite la recuperación de importancias de taxones (firmas microbianas) del modelo SVM. Para datos con estructura espacial y temporal usamos Multiple Kernel Learning y kernels para series temporales, respectivamente. Ilustramos el kernel framework con tres conjuntos de datos: datos de suelos, datos humanos con un componente espacial y, un conjunto de datos longitudinales inéditos sobre producción porcina. Todos los análisis incluyen una comparación con los informes originales (en los dos primeros casos), así como un contraste con los resultados de RF. El kernel framework no solo permite una visión holística de los datos, sino que también da buenos resultados en cada área de aprendizaje. En análisis no supervisados, los principales patrones detectados en los estudios originales se conservan en kPCA. En análisis supervisados, la SVM tiene un rendimiento mayor (o equivalente) a los RF, mientras que las firmas microbianas son coherentes con los estudios originales y la literatura previa.