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https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/TD_0625_07
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Costales Leiva, Lien | en |
dc.contributor.author | Guirola González, Asnay | en |
dc.contributor.author | Carrasco Velar, Ramón | en |
dc.contributor.author | Antelo Collado, Aurelio | en |
dc.date.accessioned | 2016-09-14T19:08:47Z | - |
dc.date.available | 2016-09-14T19:08:47Z | - |
dc.date.created | 2007 | en |
dc.date.issued | 2007 | en |
dc.date.issued | 5 | en |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/TD_0625_07 | - |
dc.description.abstract | Esta investigacion surge en el marco de trabajo del Proyecto: Plataforma inteligente para la prediccion de de actividad biologica de compuestos organicos , desarrollado conjuntamente por el Centro de Quimica Farmaceutica (CQF) y la Facultad de Bioinformatica de la UCI. La plataforma cuenta con varios modulos que se han desarrollado de forma independiente, entre ellos el modulo de Inteligencia Artificial (IA). Este modulo es el encargado de predecir la actividad biologica de compuestos organicos a traves de varias tecnicas de Inteligencia Artificial e ir enriqueciendo la base de conocimientos del proyecto, para contribuir a la disminucion de los costos en la investigacion y el desarrollo de nuevos farmacos. Se analizo, diseno e implemento una aplicacion para la prediccion de actividad anticancerigena de compuestos organicos a partir de descriptores topologicos e hibridos como forma de describir una molecula, utilizando la Programacion Genetica como tecnica de Inteligencia Artificial. La aplicacion se implemento como plug-in para su incorporacion al visualizador agregandole la funcionalidad de obtener modelos matematicos mediante la programacion genetica. Se obtuvieron varios modelos de una muestra de entrenamiento de 2000 y una de prueba de 500 compuestos clasificados en activos e inactivos, obtenidos todos del ensayo NCI Yeast Anticancer Drug Screen | en |
dc.description.abstract | los modelos desarrollados tienen entre un 67 y un 70 por ciento de acierto en su clasificacion. | en |
dc.subject | INFORMATICA | en |
dc.subject | DESARROLLO DE SOFTWARE | en |
dc.subject | MEDICINA PREVENTIVA | en |
dc.subject | BIOINFORMATICA | en |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | en |
dc.subject | GENETICA | en |
dc.subject | TOPOLOGIA | en |
dc.subject | SISTEMAS INTELIGENTES | en |
dc.title | Prediccion de Actividad Anticancerigena de Compuestos Organicos Partiendo de descriptores, utilizando Programacion Genetica. | en |
dc.type | bachelorThesis | |
Aparece en las colecciones: | Trabajos de Diploma(Hasta Enero-2016) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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