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https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/4612
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Molina Souto, Yania | |
dc.date.accessioned | 2016-09-21T15:08:40Z | - |
dc.date.available | 2016-09-21T15:08:40Z | - |
dc.date.issued | 2012-04-04T15:08:31Z | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/ident/4612 | - |
dc.description.abstract | Un área sumamente interesante dentro del modelado molecular es el diseño de nuevos compuestos. Los métodos QSAR han demostrado que las relaciones entre la actividad biológica y las propiedades físico-químicas se pueden cuantificar matemáticamente a partir de parámetros estructurales simples. En los últimos años el interés por los modelos QSAR basados en técnicas de Minería de Datos ha crecido aceleradamente. La principal ventaja de estas técnicas es el hecho de poder construir un modelo sin especificar a priori la forma analítica según el comportamiento de los datos. La Programación Genética y los Árboles de Regresión pudieran ser muy útiles para establecer las complejas relaciones existentes entre la actividad biológica y los descriptores moleculares utilizados para describirla. En el presente trabajo se proponen y estudian estas dos técnicas como opción tentativa para obtener las ecuaciones de regresión. Se estudian muestras diferentes de compuestos orgánicos y se analiza la competitividad de ambas técnicas en la búsqueda de soluciones. | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | actividad biológica, descriptor molecular, QSAR. | es_ES |
dc.title | Desarrollo de modelos QSAR utilizando Programación Genética y Árboles de Regresión. | es_ES |
dc.type | masterThesis | |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Tdig_0022_10.pdf | TESIS EN OPCIÓN AL GRADO DE MÁSTER EN BIOINFORMÁTICA. | 921.43 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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