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Exploratory Data Analysis/Human Serum Metabolome Variability Dataset/Python

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MetaboClaud/EDA-Human-Serum-Metabolome-Variability

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EDA

APLICACION EN MUESTRAS DE DIABETES PROVENIENTES DE UN ESTUDIO METABOLÓMICO

Titulo dataset: Human Serum Metabolome Variability

SET DE DATOS SACADOS DE : https://www.kaggle.com/datasets/desertman/human-serum-metabolome-variability

Autor: Este trabajo ha sido realizado por Claudia Balderas, como proyecto para el bootcamp de The Bridge

Se ha utilizado Python como lenguaje de programación. Librerías:

  • Data analysis: Numpy, Pandas

  • Visualización: matplotlib, matplotlib.pyplot, seaborn, plotly,

    cimcb_lite: Libreria correspondiente al repositorio The Centre for Integrative Metabolomics and Computational Biology (más información dentro del notebook)

Contexto de los datos de estudio

Los datos del estudio se extraen de un fichero con información de un análisis metabolómico del suero humano, realizado en 60 muestras de pacientes sanos, 60 muestras de pacientes con prediabetes y 60 muestras de pacientes con diabetes tipo 2, los cuales estaban sometidos a un estricto control metabólico.

Objetivo

Partiendo de la hipótesis de que los pacientes con diabetes tienen una huella metabólica distinta a los individuos sanos, independientemente que se encuentren o no bajo un estricto control metabólico. El objetivo principal de este trabajo se centrará en el Análisis exploratorio de datos (EDA) como herramienta útil para encontrar patrones que expliquen la variabilidad en los metabolitos de cada grupo de estudio y que permitan avanzar en el conocimiento de la diabetes.

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