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Título : Prediccion de actividad anticancerigena de compuestos organicos partiendo de descriptores, utilizando Maquinas de Soporte Vectorial.
Autor : Thomas Abreu, Yindra
Llorente Quesada, Mónica Teresa
Carrasco Velar, Ramón
Antelo Collado, Aurelio
Fontova De Los Reyes, Olga Catalina
Palabras clave : INFORMATICA;DESARROLLO DE SOFTWARE;MEDICINA PREVENTIVA;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;DESARROLLO DE SOLUCIONES;HERRAMIENTAS VECTORIALES;SOPORTE DE SOFTWARE;CLASIFICACION
Fecha de publicación : 2007
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Resumen : 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.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/TD_0592_07
Aparece en las colecciones: Trabajos de Diploma(Hasta Enero-2016)

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