coolneng
/
bachelor-thesis
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

Update objectives section

This commit is contained in:
coolneng 2021-07-05 18:56:15 +02:00
parent 08b74bb370
commit 344f0817ec
Signed by: coolneng
GPG Key ID: 9893DA236405AF57
2 changed files with 5 additions and 4 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

9
Dissertation.org
View File

@ -277,10 +277,11 @@ El uso de /Deep Learning/ para la corrección de errores de secuenciación es un
* Objetivos * Objetivos
1. Introducción al dominio de un problema de biología molecular: Secuenciación de ADN y análisis de receptores de linfocitos T (TCR) 1. Introducción al dominio de un problema de biología molecular: Secuenciación de ADN y análisis de receptores de linfocitos T (TCR)
2. Introducción al análisis bioinformático de secuencias de ADN: preprocesamiento de lecturas, alineamiento y otros análisis bioinformáticos asociados. 2. Introducción al análisis bioinformático de secuencias de ADN: preprocesamiento de lecturas, alineamiento y otros análisis bioinformáticos asociados
3. Creación de un repositorio software para la generación in-silico de secuencias de TCR y la simulación de la secuenciación de las mismas. 3. Revisión de la bibliografía científica reciente perteneciente al dominio del problema
4. Introducción al uso de Tensorflow y Keras para Deep Learning 4. Creación de un repositorio software para la generación /in silico/ de secuencias de TCR y la simulación de la secuenciación de las mismas
5. Estudio de aplicación de Tensorflow/Keras a la corrección de errores de secuenciación en base a los datos sintetizados previamente. 5. Introducción al uso de Tensorflow y Keras para /Deep Learning/
6. Estudio de aplicación de Tensorflow/Keras a la corrección de errores de secuenciación en base a los datos sintetizados previamente
* Diseño y descripción del sistema * Diseño y descripción del sistema

BIN
Dissertation.pdf
View File

Binary file not shown.