[ca] Els darrers desenvolupaments en Machine Learning tenen com a objectiu automatitzar els mètodes disponibles, convertint-los en universals alhora que requerint el mínim coneixement expert possible. En aquesta tesi, farem un pas enrere. Ens centrarem en les dades, en les seves necessitats específiques i en com extreure'n informació significativa. Això es farà mitjançant la presentació de diferents treballs que destaquen diversos aspectes a tenir en compte a l'hora de desenvolupar tècniques d'aprenentatge automàtic en bioinformàtica. No hi pot haver cap model sense les consideracions adequades sobre les dades. Per tant, a la primera part, deixarem els models de banda i ens centrarem en la integració de dades. Específicament, presentarem un algorisme per a la normalització de dades de microarrays d'expressió gènica provinents de plataformes distintes. Les dades de microarrays estan àmpliament disponibles als repositoris públics i aquests mètodes permeten la seva posterior anàlisi. A la següent part, considerarem dades de seqüència de pèptids i presentarem una eina per a l'extracció de patrons existents en aquests conjunts. El model, basat en xarxes neuronals convolucionals, és de codi obert i es pot utilitzar per a la predicció d'unió de pèptids a MHC de classe II, entre altres aplicacions. La darrera part es dedicarà a l'anàlisi de dades clíniques. Presentarem un estudi de cohort retrospectiu sobre el càncer de pàncrees. Per a aquest estudi, s'ha desenvolupat una eina per a la predicció de resultats clínicament rellevants. Des de la integració de dades fins al desenvolupament d'eines orientades a aplicacions, les tres parts que formen aquesta tesi seran autònomes i abordaran diferents reptes en l'àmbit de les aproximacions basades en dades en bioinformàtica.

[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.