Deconvolución celular basada en identificación no supervisada

Se dispone de un modelo Bayesiano de deconvolución celular que transforma datos bulk de RNA (total de RNA de un tejido) en proporciones celulares y expresión de dichos tipos de células.

El objetivo del modelo es obtener la mayor resolución posible, por lo que la referencia podría tener muchos tipos celulares a disposición. Sin embargo, eso podría generar "overfitting" del modelo Bayesiano. Queremos estudiar si conviene identificar tipos celulares "a mano" (con genes marcadores) o de forma no supervisada (Graph Attention), o incluso una mezcla de ambos.

La IPre se realiza en conjunto con Environ, un start-up biotecnológica alojada en el centro de Innovación UC. Environ tiene implementada la deconvolución y tendrá implementadas distintas clusterizaciones (supervisada y no supervisada) para el estudio en marzo. La IPRe puede extenderse como una tesis de magíster si el/la estudiante así lo desea.