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Entorno para la Gestión Semántica de Información Biomédica en Investigación Traslacional

Miñarro Giménez, José Antonio 25 May 2012 (has links)
Las investigaciones traslacionales tienen el objetivo de poner a disposición de investigaciones las evidencias obtenidas en investigaciones básicas para ensayos clínicos. Para facilitar la investigación traslacional es necesario relacionar dicha información mediante la integración de repositorios de información biológica y médica. Debido a la complejidad, cantidad, diversidad y rápida evolución de la información biológica, es imposible gestionar los repositorios biológicos de manera manual ya que supondría una gran inversión en tiempo y en esfuerzo. Por lo tanto, cada vez más es necesario dotar de nuevas herramientas de gestión que faciliten esta tarea y pueda ser realizada de manera autónoma. Esta tesis presenta un entorno para la gestión e integración semántica utilizado las tecnologías de la Web semántica, las cuales son utilizadas para representar, almacenar, explotar y guiar el proceso de integración de la información y conocimiento. Como resultado principal se integraron repositorios de genes y proteínas ortólogas con enfermedades genéticas. / Translational research aims to connect basic biomedical researches with clinical research in order to reach new conclusions based on biomedical evidences. To facilitate the translational research, biological and biomedical information must be related. So, we need to integrate biological and biomedical repositories. Life sciences is a knowledge based discipline, in the data and knowledge is represented through vast amounts of complex and changing information stored in disparate resources and in machine-unfriendly formats. Therefore, the availability of computational methods for organizing, accessing and retrieving information in a systematic way has become crucial for the progress of research in life sciences. In this thesis, we present a framework for the semantic management and integration using semantic web technologies. This framework assists life scientists in the exploration of orthologs/genetic diseases research paths by providing a precise, explicit meaning for information units and intertwining such information.

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