Proyectos de Fin de Carrera (TFGs/PFCs) de Elvira Mayordomo
Last update:
February 17th, 2025
Propuestas
Los requisitos para realizar cualquiera de estos PFCs son: interés en el tema y dedicación continuada al
proyecto. Los interesados/as pueden ponerse en contacto con Elvira Mayordomo,
preferiblemente por medio de un e-mail a
elvira at unizar.es
- Proyectos que se enmarcan
dentro de la línea de investigación de filogenética computacional:
- Diseño e
implementación de una herramienta que permita reconstrucciones periódicas
del árbol filogenético del
COVID-19.
- Proyectos relacionados con
los proyectos de investigación Diamond, DL-AGEING y Trust-BEyE
sobre diagnosis de enfermedades neurodegenerativas, desde el punto de
vista de bioinformática, modelos cognitivos y anatomía computacional.
- Proyectos relacionados con
el uso de teoría de la información en teoría de la medida geométrica
(geometría fractal).
- Cualquier tema interesante
propuesto por el alumno.
TFGs en curso
·
Alicia Albero
TFGs/PFCs Finalizados
- "Generación
criptográfica de números aleatorios", proyectando Joaquín Gracia
Murugarren, mayo de 1999.
- (Ponencia) "Gestor de
tareas paralelas. Una aplicacion practica: Myshanet Projet",
proyectando Unai Martín, julio de 2000.
- "Desarrollo de
animaciones para páginas web sobre Estructuras de Datos", proyectanda Silvia Díez Ferrer, julio 2002.
- "Desarrollo de un
sistema de búsqueda de patrones de matrícula en la universidad de
Zaragoza", proyectanda Teresa Muñoz,
noviembre de 2002.
- "Construcción de una
herramienta de ejecución de especificaciones algebraicas junto con una
biblioteca de TAD's", proyectando Jorge
Maella, febrero de 2004.
- "Sistema de
comparación y detección de copias de software", proyectando Fernando
Latorre, mayo de 2004.
- (Ponencia) "Plataforma
multicanal de e-banking", proyectando Raul López González, junio de 2004.
- (Ponencia)
"Implementation of a web server embedded in a remote measurement
system for fish detection", proyectando
Imanol Beguiristain, diciembre
de 2004.
- (Ponencia)
"Modelización de bucles en proteínas transmembranales", proyectanda Carolina Morata, julio de 2006.
- "Algoritmos de
compresión para secuencias biológicas y su aplicación en árboles
filogénicos construidos a partir de ADN mitocondrial", proyectando
Pablo Urcola Irache, diciembre de 2006.
- "Definición y
prototipo de herramienta de análisis filogenético para el estudio del ADN
mitocondrial humano", proyectando Roberto Blanco Martínez, septiembre
de 2008.
- "Desarrollo e implementación
de un entorno de análisis filogenético basado en la clasificación por haplogrupos mitocondriales mediante el método de supertrees", codirector Roberto Blanco,
proyectando Iván D. Traveso, septiembre de 2009.
- “Análisis teórico-práctico de
métodos de inferencia filogenética basados en selección de modelos y
métodos de superárboles”, codirector Roberto
Blanco, proyectando Jorge Álvarez, septiembre de 2010.
- “Aplicación de las
2-estructuras a las gramáticas del lenguaje humano y representación
gráfica de ambas”, proyectando Daniel Larraz, septiembre de 2010.
- “Estudio y análisis de métodos
de inferencia filogenética: del ADN a las proteínas”, codirector Jorge
Álvarez, proyectando Enrique Miguel, diciembre de 2012.
- “Diseño y Estudio de
herramientas para el Análisis del Índice de Conservación del ADN
mitocondrial”, codirector Jorge Álvarez, proyectando Francisco Merino,
julio de 2014.
- “Política de seguridad para
la trazabilidad de aplicaciones de sistemas de alto rendimiento”,
proyectando José Antonio Ortiz, marzo de 2016.
- “Comparación de algoritmos de
anonimización: Mondrian y Datafly”,
proyectando Alejandro Fernández, septiembre de 2017.
- “Diagnosis de Alzheimer
basada en datos genéticos y de imagen médica, una primera aproximación”,
codirectora Mónica Hernández, proyectanda
Patricia Castillo, diciembre de 2017.
- “Un modelo predictivo basado
en deep learning para
la caracterización de la evolución de la enfermedad de Alzheimer”,
codirectora Mónica Hernández, proyectando Ubaldo Ramón, septiembre de
2019.
- “Un estudio de asociación
genómica basado en aprendizaje automático para la caracterización de la
enfermedad de Alzheimer”, codirectora Mónica Hernández, proyectando
Eduardo Alonso, julio de 2020.
- “Predicción del diagnóstico
de la enfermedad de Alzheimer mediante Deep-learning
en imágenes 18F-FDG PET”, codirectora Mónica Hernández, proyectando
David Solanas, septiembre de 2020.
- “Estudio de la reproducibilidad
e interpretabilidad de los métodos más precisos del TADPOLE Challenge para el diagnóstico y pronóstico de la
enfermedad de Alzheimer”, codirectora Mónica Hernández, proyectando
Francisco Ferraz, septiembre de 2020.
- “Asociación de haplotipos
mitocondriales con biomarcadores estructurales de MRI para la
caracterización de la enfermedad de Alzheimer”, codirectora Mónica
Hernández, proyectando Juan Asensio, diciembre de 2020.
- “Selección de
características en deep-learning para el
análisis de la enfermedad de Alzheimer a partir de imagen y genética”,
codirectora Mónica Hernández, proyectando Javier Armunia,
febrero de 2021.
- “Estudio comparativo e
interpretabilidad de modelos estáticos y temporales de redes neuronales en
la predicción de la evolución de la enfermedad de Alzheimer dentro del TadPole challenge”,
codirectora Mónica Hernández, proyectando José Manuel Sánchez, julio de
2021.
· “Caracterización de la enfermedad
de Alzhéimer utilizando datos genómicos y redes neuronales profundas”,
codirectora Mónica Hernández, proyectando Alejandro Gómez, diciembre de 2021
- “ZPERF: una familia de hash
perfecto eficiente y de tamaño casi mínimo”, proyectando Isaac
Velasco, septiembre de 2022.
- “Reconstrucción rápida de
árboles filogenéticos de SARS-CoV-2”, codirectora Mónica Hernández,
proyectando Óscar Gómez, octubre de 2022.
- “Dimensión de Hausdorff en
el espacio de distribuciones de probabilidad con técnicas de teoría de la
información”, codirectora Carmen J. Sangüesa, proyectando Álvaro de la
Asunción, diciembre de 2023.
- “Estudio de la
influencia del autoencoder en el problema de
diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer a partir de datos tabulares”,
codirectora Mónica Hernández, proyectando Alejandro Facorro,
julio de 2024.
- “Explainable Boosting
Machine en la predicción de la conversión desde deterioro cognitivo leve a
Alzheimer usando datos longitudinales”, codirectora Mónica
Hernández, proyectando Pablo Cervera, julio de 2024.
- “Modelos de
supervivencia e inteligencia artificial explicable en la predicción del
riesgo de conversión de deterioro cognitivo leve a Alzhéimer”, codirectora
Mónica Hernández, proyectando Diego Domingo, julio de 2024.
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