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https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/TD_0592_07
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Thomas Abreu, Yindra | en |
dc.contributor.author | Llorente Quesada, Mónica Teresa | en |
dc.contributor.author | Carrasco Velar, Ramón | en |
dc.contributor.author | Antelo Collado, Aurelio | en |
dc.contributor.author | Fontova De Los Reyes, Olga Catalina | en |
dc.date.accessioned | 2016-09-14T19:27:56Z | - |
dc.date.available | 2016-09-14T19:27:56Z | - |
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_0592_07 | - |
dc.description.abstract | La presente investigacion surge en el marco del proyecto conjunto entre el Centro de Quimica Farmaceutica y la Facultad 6 de la Universidad de las Ciencias Informaticas denominado Una Plataforma Inteligente para la Prediccion de Actividades Biologicas de Compuestos Organicos , en la cual se han desarrollado un conjunto de modulos que trabajan independientes. Se pueden utilizar a traves de una interfaz unica que ademas permite la edicion (2D) y visualizacion (3D) de moleculas. El presente trabajo forma parte del Modulo de Inteligencia Artificial (II), capaz de predecir la actividad biologica anticancerigena de la molecula a partir de descriptores moleculares. Se analizo, diseno e implemento una aplicacion para la prediccion de actividad biologica empleando Maquinas de Soporte Vectorial. Para desarrollar los modelos de clasificacion y regresion, se evaluaron muestras de compuestos tomados de dos ensayos diferentes de la base de datos del National Cancer Institute. Ambas muestras se dividieron en muestras de entrenamiento y de prueba en relacion 8x1 en cuanto al numero de compuestos de cada una. El modelo de clasificacion predijo con un 96.22% y 93.52% de acierto para las muestras de entrenamiento y de prueba respectivamente. | en |
dc.subject | INFORMATICA | en |
dc.subject | DESARROLLO DE SOFTWARE | en |
dc.subject | MEDICINA PREVENTIVA | en |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | en |
dc.subject | DESARROLLO DE SOLUCIONES | en |
dc.subject | HERRAMIENTAS VECTORIALES | en |
dc.subject | SOPORTE DE SOFTWARE | en |
dc.subject | CLASIFICACION | en |
dc.title | Prediccion de actividad anticancerigena de compuestos organicos partiendo de descriptores, utilizando Maquinas de Soporte Vectorial. | en |
dc.type | bachelorThesis | |
Aparece en las colecciones: | Trabajos de Diploma(Hasta Enero-2016) |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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