Universidad Politécnica Taiwán-Paraguay

Pública

www.uptp.edu.py

INIC02-20

Aplicar y evaluar técnicas de Machine Learning para identificar y validar una firma mínima de expresión de ARNm como biomarcador de la infección aguda por CHIKV, mediante la evaluación de su desempeño en una cohorte independiente y con potencial aplicación en el diagnóstico temprano.

1. Datos transcriptómicos humanos recopilados con calidad verificada, correspondientes a individuos sanos y a pacientes infectados con CHIKV.
2. Genes diferencialmente expresados identificados como candidatos para el análisis mediante Machine Learning, a partir de la comparación entre pacientes con CHIKV agudo y controles sanos de la cohorte adulta.
3. Panel de genes seleccionado mediante técnicas de Machine Learning y fijado como firma de ARNm para su posterior validación externa.
4. Firma de ARNm validada en una cohorte pediátrica independiente de CHIKV para la discriminación entre las fases aguda y convaleciente de la infección.
5. Al menos un (01) artículo científico presentado o aceptado para publicación en revistas internacional y/o nacional indexada en SCOPUS/SCIMAGO/WOS que se encuentren en los cuartiles 1, 2 o 3 de los índices de impacto.
6. Al menos una (01) participación en carácter de ponencia o póster presentada en encuentros científicos internacionales y/o nacionales (seminarios, congresos, etc.).
7. Un (1) taller o seminario virtual o presencial dirigido a profesionales de la salud y científicos, con el fin de capacitar en las herramientas y enfoques aplicados en el estudio.

Adjudicado

Proyectos de Investigación de Iniciación de investigadores

13.1. I+D relativa a las Ciencias Naturales

2499. Otras especialidades de la biología (especificar)

1.7. Otras ciencias naturales

No definido