Search

En Colombia, la restauración ecológica es una práctica que ha tenido un crecimiento en las últimas décadas y pese a que el país cuenta con un Plan Nacional de Restauración, las iniciativas son dispersas, con bajo presupuesto para las necesidades evidenciadas, limitados equipos científicos especializados e insípido desarrollo de su cuerpo de conocimiento científico para abordar la diversidad de ecosistemas y escenarios de degradación existentes. Así, uno de los grandes desafíos existentes es validar el cuerpo de conocimiento que se requiere para optimizar recursos y esfuerzos mediante una apropiada identificación y aplicación de herramientas de la bioestadística para la resolución de problemas de investigación en restauración ecológica. Se explora aquí -mediante el uso del lenguaje de programación R- diversos métodos de análisis estadísticos aplicados a la generación de conocimiento en ecología de la restauración en los Andes nororientales colombianos, con énfasis en tres aspectos: a) la efectividad de la técnica de nucleación; b) el abordaje de la restauración a través de grupos funcionales de plantas; y c) el análisis de las relaciones planta-animal; determinantes en la evaluación de la efectividad de los procesos de restauración ecológica en sus primeras etapas de desarrollo sobre pastizales abandonados en bosques andinos degradados. In Colombia, the ecological restoration is a practice that has been growing in the last decades and despite the fact that Colombia have athe last decades and despite the fact that the Colombia have a National Restoration Plan, the initiatives are scattered, with low budget for the evidenced needs, limited specialized scientific teams and insipid development of its body of scientific knowledge to address the diversity of ecosystems and existing degradation scenarios. Thus, one of the great challenges is to validate the body of knowledge required to optimize resources and efforts through an appropriate identification and application of biostatistics tools to solve research problems in ecological restoration. We explore here -through the use of the R programming language- various methods of statistical analysis applied to the generation of knowledge in the ecology of restoration in the northeastern Andes of Colombia, with emphasis on three aspects: a) the effectiveness of the nucleation technique; b) the restoration approach through functional groups of plants; and c) the analysis of plant-animal relationships; determinants in the evaluation of the effectiveness of ecological restoration processes in their early stages of development over abandoned pastures in degraded Andean forests. A Colòmbia, la restauració ecològica és una pràctica que ha tingut un creixement en les últimes dècades, i malgrat que el país compta amb un Pla Nacional de Restauració. Les iniciatives són disperses, amb baix pressupost per a les necessitats evidenciades, limitades a equips científics especialitzats i poc desenvolupats per abordar la diversitat d'ecosistemes i escenaris de degradació existents. Així, un dels grans reptes existents és validar el cos de coneixement que es requereix per optimitzar recursos i esforços mitjançant una apropiada identificació i aplicació d'eines de la bioestadística per a la resolució de problemes d'investigació en restauració ecològica. S'explora, mitjançant l'ús del llenguatge de programació R diversos mètodes d'anàlisi estadístics aplicats a la generació de coneixement en ecologia de la restauració als Andes nord-orientals colombians, amb èmfasi en tres aspectes: a) l'efectivitat de la tècnica de nucleació; b) l'abordatge de la restauració a través de grups funcionals de plantes; i c) l'anàlisi de les relacions planta-animal; determinants en l'avaluació de l'efectivitat dels processos de restauració ecològica en les seves primeres etapes de desenvolupament sobre pastures abandonades en boscos andins degradats.

Esta memoria es el resultado de un trabajo de final de master del master en Bioinformática y Bioestadística, en la cual se detalla el proyecto realizado. En este proyecto se ha realizado, por un lado, el diseño de una aplicación para la realización de análisis de significación biológica y, por otro lado, el desarrollo de un prototipo de la aplicación a partir del diseño previo. La memoria está formada por una introducción, en la cual se detallan el contexto y la justificación del proyecto, los objetivos y la metodología seguida. Seguidamente, se habla de los análisis de significación biológica, los distintos tipos y las herramientas para realizarlos. Por último, se detalla el diseño de la aplicación, donde además se explica el porque de la elección de los diferentes análisis implementados y las herramientas utilizadas, y se muestra el prototipo realizado de la aplicación, donde puede verse su funcionamiento y aplicación. Aquesta memòria és el resultat d'un treball de fi de master del master en Bioinformàtica i Bioestadística, on es detalla el projecte realitzat. Dins aquest projecte s'ha realitzat, per una banda, el diseny d'una aplicació per a la realització de anàlisis de significación biològica i, d'altra banda, s'ha desenvolupat un prototip de la aplicació seguint el diseny previ. La memòria està formada per una introducció, on es detalla el contexte i la justificació del projecte, els objectius i la metodología seguida. A continuació, es parla dels anàlisis de significació biològica, els diferents tipus i les eines per a realitzar-los. En darrer lloc, es detalla el diseny de la aplicació, on a més s'explica el perquè de l'elecció dels diferents anàlisis implementats i les eines utilitzades, i es mostra el prototip realitzat de la aplicació, on es pot veure el seu funcionament i aplicació. This memory is the result of a master final work from the master on Bioinformatics and Biostatistics, where there is the project realized on detail. In this project it was made a design of an application for the realization of the biologic signification analyses and an application prototype was developed from the previous design. The memory has an introduction where there is the context and justification of the project, the objectives and the methodology used. Then, it talks about the biologic signification analyses, the different types and the tools to do them. Finally, the application's design is detailed, where also the election of the different analyses implemented is explained and the tools used too, also the prototype of the application is shown, where its operation and application can be seen.

El análisis de supervivencia es una de las herramientas estadísticas que permite examinar y modelar el tiempo que tarda un evento en ocurrir. En esta tesis se han estudiado métodos para abordar el análisis de supervivencia enfocados en datos del ámbito biomédico. La base de datos sobre la que se trabajó, contiene un estudio de pacientes con cáncer de células renales, un tipo de enfermedad que representa en la actualidad del 2% al 3% de todos los tipos de cáncer y cuya influencia máxima se da en los países occidentales. Se evaluó en primer lugar la función de supervivencia de para las dos situaciones de eventos (muerte y recaída) asociados a variables de tiempo. L'anàlisi de supervivència és una de les eines estadístiques que permet examinar i modelar el temps que triga un esdeveniment a ocórrer. En aquesta tesi s'han estudiat mètodes per abordar l'anàlisi de supervivència enfocats en dades de l'àmbit biomèdic. La base de dades sobre la qual es va treballar, conté un estudi de pacients amb càncer de cèl·lules renals, un tipus de malaltia que representa en l'actualitat del 2% al 3% de tots els tipus de càncer i la influència màxima del qual es dóna als països occidentals. Es va avaluar en primer lloc la funció de supervivència de para les dues situacions d'esdeveniments (mort i recaiguda) associats a variables de temps. The survival analysis is one of the statistical tools that allows us to examine and model the time for the occurrence of an event. In this thesis, methods have been studied to approach survival analysis focused on data from the biomedical field. The database on which we work contains a study about patients with renal cell cancer, a type of disease that currently represents 2% to 3% of all types of cancer and whose maximum influence is in the Western countries. The survival function was first evaluated for the two situations of events (death and relapse) associated with time variables.

Mediante este trabajo se pretende caracterizar los estudios con datos longitudinales y los problemas derivados de los análisis en los que se presentan datos faltantes. Apoyándose en los grandes avances en la capacidad computacional que permiten la aplicación de algoritmos más complejos, en los últimos años se han desarrollado nuevos métodos de tratamiento de datos faltantes en el contexto del análisis de datos longitudinales. Se pretende indagar en los distintos tipos de datos faltantes y en la metodología disponible para abordar su análisis en el ámbito de datos longitudinales, para identificar bondades y limitaciones de dichos métodos. En la fase final del trabajo se presentará una ejemplificación de la aplicación de los métodos estudiados mediante el análisis de una base de datos longitudinales en el ámbito de la biomedicina, generando un informe estadístico dinámico (utilizando software de licencia libre: R y Markdown). In this work, we intend to characterize the studies with longitudinal data and the problems derived from the analyzes in which missing data are presented. In recent years, based on the great advances in computational capacity that allow the application of more complex algorithms, there have been developed new methods of processing missing data in the context of longitudinal data analysis. The aim of this work is to investigate the different types of missing data and the available methodology to address their analysis in the longitudinal data field, in order to identify benefits and limitations of these methods. In the final phase of the work, an exemplification of the application of the methods studied will be presented through the analysis of a longitudinal database in the field of biomedicine, generating a dynamic statistical report (using free license software: R and Markdown). Mitjançant aquest treball es pretén caracteritzar els estudis amb dades longitudinals i els problemes derivats de les anàlisis en els quals es presenten dades restants. Recolzant-se en els grans avanços en la capacitat computacional que permeten l'aplicació d'algorismes més complexos, en els últims anys s'han desenvolupat nous mètodes de tractament de dades restants en el context de l'anàlisi de dades longitudinals. Es pretén indagar en els diferents tipus de dades restants i en la metodologia disponible per abordar la seva anàlisi en l'àmbit de dades longitudinals, per identificar bondats i limitacions d'aquests mètodes. En la fase final del treball es presentarà una exemplificació de l'aplicació dels mètodes estudiats mitjançant l'anàlisi d'una base de dades longitudinals en l'àmbit de la biomedicina, generant un informe estadístic dinàmic (utilitzant programari de llicència lliure: R i Markdown).

En los últimos años el volumen de información relativa a genoma humano se ha visto incrementado de manera exponencial, obligando al desarrollo de bases de datos biológicas y herramientas de computación para su análisis. La magnitud y complejidad de los datos conlleva la aparición de técnicas de aprendizaje automático que permite obtener nueva información relevante y abrir nuevas vías de investigación. En el presente trabajo se ha aplicado un algoritmo de aprendizaje automático basado en la información contenida en una serie de bases de datos relacionales de consultas estructuradas (MySQL), con información de los SNP´s de todo el genoma de 11 grupos étnicos. Dicho algoritmo escrito en lenguaje R permite la clasificación de los datos en clúster según la semejanza de estos, y el análisis estadístico para determinar la eficacia de la clasificación. In recent years, the volume of information about the human genome has been increasing exponentially, driving the biological databases¿ development and computer tools for their analysis. Due to the amount and complexity that the data carries, it was necessary to create techniques for automatic learning which allow obtaining new patterns and investigation´s lines. In the present work, an automatic learning algorithm has been applied to a database, built in MySQL, with all SNPs detected in the human genome from 11 ethnic groups. The code, written in R, allows a cluster analysis and a graphical representation base on the similarity of the SNPs as well as a statistical test to determine the classification training accuracy. En els últims anys el volum d'informació relativa a genoma humà s'ha vist incrementat de manera exponencial, obligant al desenvolupament de bases de dades biològiques i eines de computació per a la seva anàlisi. La magnitud i complexitat de les dades comporta l'aparició de tècniques d'aprenentatge automàtic que permet obtenir nova informació rellevant i obrir noves vies d'investigació. En el present treball s'ha aplicat un algoritme d'aprenentatge automàtic basat en la informació continguda en una sèrie de bases de dades relacionals de consultes estructurades (MySQL), amb informació dels SNP's de tot el genoma d'11 grups ètnics. Dit algoritme escrit en llenguatge R permet la classificació de les dades en clúster segons la semblança d'aquests, i l'anàlisi estadística per determinar l'eficàcia de la classificació.