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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorAntelo Colldo, Aurelio-
dc.contributor.authorCarrasco Velar, Ramón-
dc.contributor.authorGarcia Pedrajas, Nicolás-
dc.contributor.authorCerruela Gracia, Gonzalo-
dc.coverage.spatial1001206en_US
dc.date.accessioned2024-06-05T14:10:35Z-
dc.date.available2024-06-05T14:10:35Z-
dc.date.issued2023-12-27-
dc.identifier.isbn978-959-286-086-5-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/10702-
dc.description.abstractSe presenta un método para obtener fragmentos relevantes a una actividad biológica basado en similitud de grafos moleculares, llamado 3DFrag-MCP (Relevant 3D fragments with maximum common property value). El mismo, propone un enfoque diferente a otros métodos reportados en el estado del arte, en la forma de identificar los subgrafos similares en contraste con lo que se conoce rigurosamente como similitud molecular o similitud química. Además, utiliza un nuevo método de similitud molecular basado en el concepto de Propiedad Máxima Común (MCPhd) para cuantificar la similitud entre dos moléculas que utiliza descriptores grafo-teóricos topográficos híbridos y una nueva forma de reducción del grafo químico denominada Grafo Reducido Híbrido (HRG), basada en centro descriptores ponderados por las propiedades químico-físicas y la distancia entre ellos. El método permite realizar evaluaciones y comparaciones teniendo en cuenta no sólo la estructura, sino también otras propiedades asociadas a la naturaleza electrostática, estérica y lipofílica de la molécula, lo cual ayuda a comprender la relación existente entre las propiedades físico-químicas de las moléculas con respecto a la respuesta o actividad biológica.en_US
dc.description.abstractA method to obtain fragments relevant to a biological activity based on molecular graph similarity, called 3DFragMCP (Relevant 3D fragments with maximum common property value), is presented. It proposes a different approach to other methods reported in the state of the art, in the way of identifying similar subgraphs in contrast to what is rigorously known as molecular similarity or chemical similarity. In addition, it uses a new molecular similarity method based on the Maximum Common Property concept (MCPhd) to quantify the similarity between two molecules using hybrid topographic graph-theoretic graph descriptors and a new form of chemical graph reduction called Hybrid Reduced Graph (HRG), based on center descriptors weighted by chemical-physical properties and the distance between them. The method allows evaluations and comparisons taking into account not only the structure, but also other properties associated with the electrostatic, steric and lipophilic nature of the molecule, which helps to understand the relationship between the physicochemical properties of the molecules with respect to the biological response or activityen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherEdiciones Futuroen_US
dc.subjectFRAGMENTOS RELEVANTESen_US
dc.subjectSIMILITUD MOLECULARen_US
dc.subjectPROPIEDAD MAXIMA COMUNen_US
dc.subjectDESCRIPTORES TOPOGRAFICOS HIBRIDOSen_US
dc.title3DFrag-MCP (Relevant 3D fragments with maximum common property value)en_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.rights.holderUniversidad de las Ciencias Informáticasen_US
dc.source.initialpage343en_US
dc.source.endpage359en_US
dc.source.titleMemorias de la V Convención Científica Internacional UCIENCIA 2023en_US
dc.source.conferencetitleSimposio Internacional de Matemática Computacional y Bioinformática. I Taller Internacional de Biología Computacional y Bioinformáticaen_US
Aparece en las colecciones: UCIENCIA 2023

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