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[ES]La tecnologia de chips de ADN o "microarrays" ha supuesto un nuevo paradigma en la investigacion biomedica, especialmente en el estudio del cancer. Estos chips miden los niveles de expresion de miles de genes simultaneamente, que se usan luego para caracterizar el perfil genico de las enfermedades, la respuesta a los tratamientos o la evaluacion de pronosticos.En esta investigacion se ha implementado un algoritmo de minimos cuadrados parciales (partial least squares (PLS) en ingles) que realiza una seleccion de variables (genes) mediante el estadistico VIP (Variable Influence on Projection), que de modo iterativo optimiza la seleccion de variables y el numero de factores PLS del modelo predictor, con el fin de obtener un valor minimo de error de clasificacion binaria que es la habitual en Biomedicina. Este algoritmo se ha probado de forma sistematica tanto con datos simulados como con datos reales. Se ha investigado tambien el funcionamiento del algoritmo con modelos predictores que combinan variables clinicas y genicas a la vez.

Desarrollo de un algoritmo de Mínimos Cuadrados Parciales para análisis de datos de chips de ADN usando el estadístico VIP para selección de genes y clasificación binaria