Topological Data Analysis of High-dimensional Correlation Structures
S. Prada Alonso
This work englobes a comprehensive study of the correlation of high-dimensional datasets from a topological perspective. Derived from a lack of efficient algorithms of big data analysis and motivated by the importance of finding a structure of correlations in genomics, we have developed two analytical tools inspired by the topological data analysis approach. We applied graph-theoretic and algebraic topology principles to quantify structural patterns on local correlation networks and, based on them, we proposed a network model to measure the evolution of the correlation with the aging process. Furthermore, we developed a powerful computational algorithm to analyze the correlation structure globally that could serve as a diagnostic tool. Overall, this work establishes a novel perspective of analysis and modulation of hidden correlation structures contributing to the understanding of the epigenetic processes, and that is designed to be useful for non-biological fields too.
Palabras clave: Topological data analysis, correlation, high-dimensional data, epigenetics
Programado
Sesión Invitada RSME-SEIO: Análisis Topológico de Datos
10 de junio de 2022 10:10
A16
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Canal YouTube
Ya está en la web la etiqueta de menú desde donde ver las retransmisiones en directo: inauguración, plenarias, mesas redondas, ... ¡¡¡¡Np olvides entrar al canal de YouTube y suscribirte!!!!
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27/05/22
Cena de Gala
Se abre la posibilidad de que todo el que esté inscrito en el congreso, y desee que asistan a la cena de gala acompañantes no inscritos, puedan hacerlo pagando el precio de dicha cena (80 euros IVA incluido). Este pago deberá realizarse antes del 1 de Junio (inclusive). Para ello ponerse en contacto con [email protected]
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AVISO IMPORTANTE
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