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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
......
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