Identificación de regiones del ADN con baja frecuencia de lectura

[ES] El ADN es un polímero que contiene la mayor parte de la información necesaria para el desarrollo y funcionamiento de todos los organismos vivos conocidos. La información está fraccionada en diferentes segmentos, los genes, que contienen variables que son individuales y que determinan las características de cada persona. Hay dos que son de especial importancia para la atención sanitaria: la susceptibilidad genética de padecer una enfermedad y la capacidad de responder de forma diferencial a un medicamento, denominado farmacogenética. Poder identificar dichas variantes puede ayudar a comprender la enfermedad e individualizar el tratamiento del paciente respectivamente. Para conocer estas variantes debemos conocer la secuencia de ADN de los genes implicados en las patologías o en las características farmacogenéticas para un individuo determinado, un proceso denominado secuenciación. Sin embargo, existen técnicas para seleccionar y secuenciar el exoma, que es la parte del genoma que contienen los exones, fracciones de los genes que contienen la información necesaria para la fabricación de las proteínas. La secuenciación de exoma cubre la mayor parte de los exones del genoma, pero no detecta algunas regiones, lo que imposibilita la detección de variantes en ellas. Este hecho crea una incertidumbre diagnóstica, lo que limita el poder de esta herramienta para la detección de mutaciones patogénicas. Así, el objetivo principal del Trabajo Fin de Grado es la creación de una herramienta informática que permita al personal clínico, la detección de regiones del exoma con poca cobertura de secuenciación, es decir, regiones del ADN con una frecuencia de lectura baja comparándolo con respecto al genoma de referencia.

Detección de compuestos organoclorados en tortugas marinas varadas en las Islas Canarias y causas de mortalidad

Programa de doctorado: Clí­nica y Terapéutica

Estructuras de representación visual múltiple. Aplicación a la detección de variaciones locales en texturas y a la inspección visual

Programa de Doctorado en Percepción Artificial y Aplicaciones

Sistema biométrico de detección facial sobre vídeo basado en patrones binarios locales aplicados sobre el color

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Detección de interacciones proteína-proteína del producto de los proto-oncogenes c-fgr y fyn

[ES] Se describe el desarrollo de una técnica que permite la identificación de proteínas que se unen a p55 c-fgr y p59 fyn. Concretamente se destaca la interacción con proteínas del peso molecular 51, 59, 60, 70, 95 y 114 kDalton en la línea celular HL60.

Detección de líneas para la estimación y corrección de la distorsión de lentes en imágenes

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Los trastornos del Espectro Autista en la Comunidad Canaria : detección temprana y diagnóstico

Programa de Doctorado: Formación del Profesorado

Determinación de quince compuestos hormonales en aguas depuradas usando extracción en fase sólida combinada con cromatografía líquida de ultra resolución con detección de espectrometría de masas (SPE-UHPLC-MS/MS)

Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Facultad de Ciencias del Mar, Doctorado en Gestión Costera

Diversidad en ensamblados neuronales. Aplicación a la detección simultánea de fungicidas

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Detección, seguimiento y análisis de personas en streams de vídeo

[ES] El presente TFG consiste en una aplicación para la detección de personas de cuerpo entero. La idea es aplicar este detector a las continuas imágenes recogidas en tiempo real a través de una web-cam, o de un archivo con formato de vídeo que se encuentre ubicado en el propio sistema. El código está escrito en C++. Para conseguir este objetivo nos basamos en el uso conjunto de dos sistemas de detección ya existentes: primero, OpenCV, mediante un método de histograma de gradientes orientados, el cual ya proporciona propiamente un detector de personas que será aplicado a cada una de las imágenes del stream de vídeo; por otro lado, el detector facial de la librería Encara que se aplica a cada una de las detecciones de supuestas personas obtenidas en el método de OpenCV, para comprobar si hay una cara en la supuesta persona detectada. En caso de ser así, y de haber una cara más o menos correctamente situada, determinamos que es realmente una persona. Para cada persona detectada se guardan sus datos de situación en la imagen, en una lista, para posteriormente compararlos con los datos obtenidos en frames anteriores, e intentar hacer un  seguimiento de todas las personas. Visualmente se observaría como se va recuadrando cada persona con un color determinado aleatorio asignado a cada una, mientras se visualiza el vídeo. También se registra la hora y frame de aparición, y la hora y frame de salida, de cada persona detectada, quedando estos datos guardados tanto en un fichero de log, como en una base de datos. Los resultados son, bastante satisfactorios, aunque con posibilidades de mejora, ya que es un trabajo que permite combinar otras técnicas diferentes a las descritas. Debido a la complejidad de los métodos empleados se destaca la necesidad de alta capacidad de computación para poder ejecutar la aplicación en tiempo real sin ralentizaciones. 

Detección y caracterización de estructuras de meso y submesoescala a partir de modelos de predicción oceánicos

[ES] El proyecto trata sobre la detección y caracterización de estructuras oceánicas de mesoescala, concretamente, los giros. Estas estructuras son muy importantes a la hora del estudio de numerosos procesos físicos, químicos y biológicos que suceden en el medio oceánico. Para ello, se han estudiado otros sistemas relacionados, se ha creado una aplicación con la que los usuarios puedan caracterizar giros de forma sencilla, y una serie de herramientas automáticas de detección de giros. Por último se han realizado una serie de pruebas y comparativas de las herramientas desarrolladas para demostrar su eficacia y que éstas cumplen todos los objetivos que se propusieron en el proyecto.