P. Jurado Bascón, J. A. Villatoro García, P. Carmona Sáez

El desarrollo de técnicas de meta-análisis e integración de datos que permitan analizar conjuntamente bases de datos independientes ha sido un foco creciente de atención en diferentes áreas de investigación. Tradicionalmente, en campos como la biomedicina, se han empelado técnicas que calculan un efecto común para cada variable, pero en el contexto de datos ómicos, estas metodologías pueden presentar ciertas limitaciones debido a la presencia de datos faltantes y la dificultad para integrar datos cuando las variables cuantificadas en cada estudio son diferentes. Como alternativa a estas aproximaciones, recientemente se han desarrollado métodos enfocados en la agregación de las variables originales usando meta-datos disponibles en bases de datos externas. En este trabajo presentaremos las metodologías más recientes en este campo y el paquete de R GSEMA, que hemos desarrollado para el meta-análisis de datos ómicos y su extensión al análisis integrado de datos multi-ómicos.

Palabras clave: Meta-análisis, Datos ómicos, Bioinformática, Integración de datos

Programado

Bioestadística II
4 de septiembre de 2026  15:30
Aula 24


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