Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/120986
Títol: | Predicción de actividad inhibitoria de moléculas pequeñas sobre el receptor serotoninérgico 5 HT2 A mediante modelos de machine learning |
Autoria: | Rojas Mena, Aramis Adriana |
Tutor: | Sanchez-Martinez, Melchor |
Altres: | Maceira, Marc Canovas Izquierdo, Javier Luis |
Resum: | El present treball s'engloba dins del camp de les ciències de la computació i la seva aplicació en les ciències de la salut, específicament en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic (machine learning) que permetin predir l'activitat de molècules petites sobre el receptor serotoninèrgic 5-HT2A. Aquest receptor s'associa a patologies psiquiàtriques ja conegudes, per a les quals existeix tractament amb molècules petites que ho inhibeixen, però amb freqüents efectes adversos. Es proven algorismes tant de classificació com de regressió, per a comprovar quins podrien tenir una capacitat de predicció millor sobre la constant d'inhibició, Ki, i poder realitzar un garbellat computacional sobre grups de molècules petites que poguessin suposar una alternativa terapèutica. Les troballes suggereixen que, a partir d'un conjunt de dades garbellat i balancejat, els algorismes de classificació tenen, en general, molt bona capacitat de predicció de l'activitat (activa o inactiva) de les molècules petites sobre aquest receptor 5-HT2A. El millor algorisme és el SVM, amb una exactitud i precisió per sobre del 93%. Els algorismes de tipus regressió no resulten útils per a predir l'activitat. Per a tots dos casos, serà necessari reproduir estudis similars sobre aquest receptor, amb diferent procedència de les dades i altres algorismes o diferent configuració de les seves hiperparàmetres, per a poder inferir un coneixement més robust. |
Paraules clau: | ki predicció receptors serotoninèrgics |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | jun-2020 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
arrojasTFM0620Memoria.pdf | Memoria del TFM | 1,88 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons