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index af23a1c37115b00a434fe042287345b09df1bf22..1318422c66ff26c23ca52289e5cc66411d3bfcee 100644
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@@ -13,13 +13,12 @@ A continuación, se incluye el resumen visual del estudio realizado:
 ## Objetivos
 
 El **objetivo principal** de este estudio es empleo de la metodología del 
-análisis y la medicina de redes (denominadas en inglés Network Science y Network Medicine, respectivamente) para la generación de hipótesis de 
+análisis y la medicina de redes para la generación de hipótesis de 
 reposicionamiento en un subconjunto de enfermedades neurológicas: demencia, 
 bipolaridad, epilepsia y esquizofrenia.
 
 Además, se plantean los siguientes **objetivos secundarios**:
-* Compresión de las relaciones entre enfermedades desde la perspectiva de
-Network Science.
+* Compresión de las relaciones entre enfermedades desde la perspectiva del análisis de redes.
 * Identificación del módulo de enfermedad de las patologías neurológicas 
 estudiadas.
 * Análisis de la proximidad entre afecciones neurológicas y fármacos.
@@ -28,14 +27,14 @@ estudiadas.
 ## Repositorios
 
 ### Network Science
-Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para aplicar métricas propias de 
-ciencia de redes (Network Science) a redes bipartitas y proyectadas de enfermedades
+Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para aplicar métricas propias del análisis 
+de redes (Network Science) a redes bipartitas y proyectadas de enfermedades
 relacionadas en función de genes, fármacos y/o síntomas en común.
 
 ### Network Medicine
-Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para determinar el módulo de
-enfermedad de un subconjunto de patologías neurológicas: demencia, bipolaridad,
-epilepsia y esquizofrenia.
+Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para la aplicación de conceptos de la medicina de redes (Network Medicine)
+con el fin de caracterizar el módulo de enfermedad de un subconjunto de patologías neurológicas (demencia, bipolaridad,
+epilepsia y esquizofrenia) y determinar la proximidad entre los desórdenes neurológicos estudiados y fármacos.
 
 ### Reposicionamiento
 Scripts de Python y Jupyter Notebooks empleados para identificar fármacos