Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/109166
Título : Predicción de la interacción de proteínas relacionadas con el Alzheimer a partir de su estructura primaria
Autoría: Pérez López, Carlos
Tutor: Sanchez-Martinez, Melchor  
Otros: Canovas Izquierdo, Javier Luis  
Resumen : La enfermedad del Alzheimer (EA) es una enfermedad neurodegenerativa que afecta a una gran cantidad de personas en la actualidad. Todavía se está trabajando en multitud de terapias, sin embargo, los estudios para la elaboración de nuevos medicamentos, son procesos muy costosos; por lo que se está recurriendo a técnicas computacionales de machine learning para abaratar costes. En este trabajo se van a entrenar modelos de machine learning para intentar predecir si dos proteínas interaccionan o no. Para ello, se recogen datos de proteínas que intervienen en el proceso de la EA y se estudia que proteínas interaccionan con ellas (PPIs); por otra parte, también se recogen datos de los repositorios de Intact y Negatome sobre proteínas que se tienen pruebas experimentales de que no interaccionan (nPPIs); también, se emparejan proteínas al azar de Uniprot y se asume que son nPPIs. A partir de estas bases de datos, se obtienen las estructuras primarias de las proteínas y se generan características en forma de datos cuantitativos empleando las metodologías de Composición de aminoácidos (AAC), Composición de dipéptidos (DPC), Composición/Transición/Distribución (CTD) y Composición de pseudoaminoácidos (PAAC). Para elaborar los modelos, a partir de estas características, se emplean los algoritmos Support Vector Machine (SVM) y Random Forest (RF). Finalmente se obtiene que el modelo generado mediante SVM, empleando AAC y empleando la base de datos de Uniprot como fuente de nPPIs es el que mayor capacidad de predicción y robustez presenta.
Palabras clave : support vector machine
random forest
interacción entre proteínas
máquinas de vectores de soporte
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 8-ene-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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