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Computación y Sistemas

Print version ISSN 1405-5546

Comp. y Sist. vol.19 n.1 México Jan./Mar. 2015

http://dx.doi.org/10.13053/CyS-19-1-1409 

Artículos

 

Sistema de reconocimiento de patrones de sustancias químicas cerebrales basado en minería de datos

 

Pattern Recognition System Based on Data Mining for Analysis of Chemical Substances in Brain

 

Junior Altamiranda1, José Aguilar1 y Luis Hernández2

 

1 Universidad de Los Andes, Facultad de Ingeniería, Departamento de Computación, CEMISID, Mérida, Venezuela. altamira@ula.ve, aguilar@ula.ve.

2 Universidad de Los Andes, Facultad de Medicina, Laboratorio de Fisiología, Mérida, Venezuela. hernandenator@gmail.com.

Autor de correspondencia es Junior Altamiranda.

 

Artículo recibido el 24/09/2012.
Aceptado el 09/12/2014.

 

Resumen

En este trabajo se presenta un Sistema de Minería de Datos para interpretar los cambios bioquímicos que ocurren en los cerebros de los roedores. El análisis manual de tales experimentos es impráctico debido a la naturaleza voluminosa de los datos que son generados y la naturaleza tediosa del análisis de su significado, por lo que información importante se pierde. Por esta razón, se ha diseñado un Sistema de Minería de Datos el cual contiene varios pasos (pre-procesamiento de los datos, clasificación de la información recolectada, etc.), y utiliza la Red Neuronal Artificial basada en la Teoría de Resonancia Adaptativa en la realización de algunos de ellos. En este artículo se describe el Sistema, y se prueba su funcionamiento estudiando los neurotransmisores glutámato y aspartato de muestras extraídas del cerebro de roedores.

Palabras clave: Minería de Datos, Bioinformática, Redes Neuronales Artificiales, Teoría de Resonancia Adaptativa.

 

Abstract

This paper presents a data mining system for analyzing biochemical changes in the brain of rodents. Manual analysis of such experiments is impractical due to a huge volume of generated data and tedious analytical procedures; as a result, important information is lost. Addressing this issue, our paper proposes a data mining system consisting of several steps (preprocessing, data classification, etc.). In some of the steps we apply the artificial neural network based on the adaptive resonance theory. This paper describes the proposed system and experiments performed to validate it. In the experiments, glutamate and aspartate neurotransmitters in samples extracted from rodent brains were analyzed.

Keywords: Data mining, bioinformatics, neural network, adaptive resonance theory.

 

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Agradecimiento

Al Proyecto CDCHTA l-1407-14-02-B de la Universidad de Los Andes por su apoyo financiero.

 

Referencias

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