Els experiments de recerca biol ogica sobre el metabolisme hum a solen usar CL/EM, Cromatografi a Li quida - Espectrometria de Masses, per obtenir informaci o sobre els compostos a les mostres,per o aquest tipus de dades acostuma a presentar soroll estadi stic. Les t ecniques d'enriquiment filtren soroll i permeten, amb l'ajut d'una base de dades, trobar una explicaci o en termes de vies metab oliques afectades. Aix o implica una millor comprensi o de la biologia i un acc es m es e ficient a les bases de dades. Aquest projecte engloba la concepci o d'un paquet en l'entorn R que cont e dos blocs diferenciats. La primera part converteix la base de dades KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, en grafs amb signi cat biol ogic. Com a novetat respecte a les t ecniques alternatives de l'estat de l'art, els grafs aquí utilitzats contenen cinc tipus de v ertexs: vies metab oliques, m oduls, enzims, reaccions i compostos. La segona part aplica algorismes de difusi o de calor i PageRank sobre aquests grafs, tenint en compte una entrada de compostos provinents de CL/EM. Entre les dues parts s'assoleix l'enriquiment de les dades. Els m etodes proposats s'han executat en un cas real i s'han validat per experts en la mat eria. Han obtingut bons resultats, com tamb e ho han fet t ecniques de l'estat de l'art, i han anat un pas m es enll a en la interpretaci o de resultats. En particular, en lloc de proporcionar nom es una llista de vies metab oliques afectades s'ha constru t un graf que les relaciona amb els m oduls, els enzims, les reaccions i els compostos involucrats. Finalment, ja que els grafs i els algorismes permeten una amplia personalitzaci o, s'han elaborat recomanacions per una futura ampliaci o.