[ca] En el camp de les aplicacions biomèdiques, és tan important obtenir una alta precisió com fer que els models generats siguin explicables per al personal clínic. Per aquesta raó, és essencial aplicar tècniques intel·ligents que siguin capaces d'aprendre de manera efectiva en aquests escenaris. En aquesta ocasió es tracta de crear un programari en R per a proporcionar una manera senzilla de construir una anàlisi explicativa de la causalitat entre l'expressió gènica i les condicions del pacient. El programari creat està molt automatitzat facilitant les entrades de dades per a estudiar diferents matrius d'expressió, amb un flux lineal, amb una lectura de dades a través del codi GEO, un preprocesamiento en el qual es facilita un contrast d'hipòtesi,una normalització per a fer les dades comparables entre ells i un filtrat de gens que redueix el càlcul computacional del posterior entrenament dels models machine learning el qual comporta diferents tècniques de selecció de gens per a, a través de la validació del model, detectar la relació entre l'expressió gènica i la condició del pacient i compartir els resultats dels gens realment implicats en la resposta. Poso a prova aquesta eina amb un dels temes mes actuals quant a diagnostico clínic, la detecció del càncer a través de l'expressió gènica de les plaquetes. Les dades s'han obtingut de l'experiment amb codi GSE89843. S'obtenen AUC per sobre del 90% amb tan sols 10 gens, la qual cosa suposa un gran avanç en aquest camp. El AUC es pot interpretar com la probabilitat de classificar-los correctament. A causa del seu baix cost pel nombre reduït de gens i la seva poca invasividad pot realitzar-se a manera de test preventiu i reduir la seva taxa de mortalitat.

[es] En el campo de las aplicaciones biomédicas, es tan importante obtener una alta precisión como hacer que los modelos generados sean explicables para el personal clínico. Por esta razón, es esencial aplicar técnicas inteligentes que sean capaces de aprender de manera efectiva en estos escenarios. En esta ocasión se trata de crear un software en R para proporcionar una manera sencilla de construir un análisis explicativo de la causalidad entre la expresión génica y las condiciones del paciente. El software creado está muy automatizado facilitando las entradas de datos para estudiar diferentes matrices de expresión, con un flujo lineal, con una lectura de datos a través del código GEO, un preprocesamiento en el que se facilita un contraste de hipótesis,una normalización para hacer los datos comparables entre ellos y un filtrado de genes que reduce el cálculo computacional del posterior entrenamiento de los modelos machine learning el cual conlleva diferentes técnicas de selección de genes para, a través de la validación del modelo, detectar la relación entre la expresión génica y la condición del paciente y compartir los resultados de los genes realmente implicados en la respuesta Pongo a prueba esta herramienta con uno de los temas mas actuales en cuanto a diagnostico clínico, la detección del cáncer a través de la expresión génica de las plaquetas. Los datos se han obtenido del experimento con código GSE89843. Se obtienen AUC por encima del 90% con tan solo 10 genes, lo que supone un gran avance en este campo. El AUC se puede interpretar como la probabilidad de clasificarlos correctamente. Debido a su bajo coste por el número reducido de genes y su poca invasividad puede realizarse a modo de test preventivo y reducir su tasa de mortalidad.