Título: Modelos de regresión flexible para respuestas multivariadas, aplicación en glicómica
Universidade que oferta o proxecto: Universidade de Vigo
Director/a: Roca Pardiñas, Javier; Lado Baleato, Oscar
Resumo:
La glicómica es un área de investigación que estudia los glicanos, unas moléculas complejas implicadas en procesos clave del organismo como el envejecimiento, la inflamación o ciertas enfermedades crónicas. En particular,
el análisis del N-glycoma (el conjunto de glicanos unidos a proteínas en sangre) ha demostrado tener un gran potencial como biomarcador. Sin embargo, interpretar estos datos no es sencillo, ya que se trata de múltiples variables interrelacionadas cuya relación con factores como la edad puede ser no lineal.
Este Trabajo de Fin de Máster (TFM) propone desarrollar y aplicar un modelo estadístico flexible capaz de capturar estas complejidades. Partiremos de modelos ya existentes de regiones de referencia multivariadas condicionales,
que permiten identificar valores atípicos y patrones normales en perfiles multivariados, y los extenderemos para adaptarlos al contexto de la glicómica.
Desde un punto de vista metodológico, trabajaremos con modelos de regresión multivariada no paramétrica de localización y escala. Donde el efecto de las covariables se estima sobre la media y matriz de varianzas-covarianzas con predictores aditivos flexibles. Esto nos permitirá incorporar relaciones no lineales y ajustar el modelo de forma flexible a los datos reales.
Este TFM combina una aplicación biomédica de gran interés con un enfoque metodológico avanzado y actual. Es una excelente oportunidad para aplicar técnicas estadísticas modernas a un problema real, desarrollando habilidades tanto en modelado como en análisis de datos complejos. Además, abre la puerta a futuras extensiones en otros tipos de datos o contextos clínicos, contribuyendo a una estadística más personalizada y útil en el ámbito de la salud.
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