Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/98986
Títol: | Empleo de técnicas de Machine Learning para la predicción de propiedades ADME-Tox: Toxicidad |
Autoria: | Vela Castro, Alberto |
Director: | Enciso, Marta |
Tutor: | Canovas Izquierdo, Javier Luis |
Resum: | Existeix una creixent predilecció per l'aplicació de tècniques in silico en el desenvolupament i descobriment de nous fàrmacs enfront de les costoses i laborioses tècniques de laboratori. Aquestes són tècniques de machine learning. El Treball de Final de Màster (TFM) consistirà a analitzar quines són les millors tècniques actuals de machine learning per a la predicció de la propietat ADME-Tox, toxicitat. Una vegada seleccionades es realitzarà una comparativa pràctica, a més d'una teòrica amb una base de dades real on es podran observar les diferents eficàcies en la predicció dels diferents models proposats. La metodologia es va dur a terme amb el programari lliure de R i el paquet "rcdk" per a la generació dels descriptors, li va seguir un pre-processament de les dades i una posterior generació dels algorismes amb la seva deguda comparació. L'algorisme que es va diferenciar de la resta per les seves característiques va ser l'Arbre de decisió amb una precisió del 0.88 i un índex kappa de 0.72 per a aquesta mena de dades. Gràcies a que és capaç d'operar amb baixos volums de dades, pocs nivells i sobretot per la seva capacitat d'excloure característiques sense importància. Es podria concloure que per a bases de dades amb un gran nombre de descriptors numèrics i pocs valors l'algorisme idoni seria l'Arbre de decisió. |
Paraules clau: | màquina de vectors de suport xarxes neuronals artificials toxicitat aprenentatge automàtic bases de dades anàlisi estadística |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | 4-jun-2019 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
velacastroaTFM0619memoria.pdf | Memoria del TFM | 925,65 kB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons