Palabras clave
diabetes
biomodels
artificial neural network
análisis multidimensional de datos
diabetes
biomodelos
redes neuronales artificiales
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Resumen
Los biomodelos utilizados para el estudio de la diabetes permiten evaluar factores genéticos y ambientales. Nuestro proósito fue caracterizar individuos de la línea de ratas genéticamente diabéticas eSS utilizando, mediante análisis multivariado, los valores de la curva de tolerancia lúcida y de glucosuria, junto con otras características fisiológicas y ambientales totalizando 9 variables. Se asignaron valores faltantes de glucosuria mediante un clasificador neuronal. Para la caracterizaci´´on de los individuos se aplicó el método de componentes principales y al efectuar la descripción de la estructura de los datos mediante representación gráfica en ejes factoriales, el primer eje separó los individuos según las glucemias, edad y peso y el segundo opuso la biomasa en edades tempranas con el tamaño de camada. El análisis en clusters definió una partición en 5 clases. Al relacionar los resultados con la clasificación clínica fue posible tipificar a los machos eSS desde los más jóvenes con menor peso, aglucosúricos, con glucemia de ayuno normal pero con alteración de la tolerancia a la glucosa hasta los diabéticos, de mayor peso y edad y glucosúricos, posibilitándose así la identificación de fases en la progresión del síndrome.
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