000			02242nam a22003497i 4500
001			AZUAY-94993
003			AZUAY
005			20251111043107.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T20519
100	1		_aPiña Rodríguez, Anabel Estefanía, _eautor
245	1	0	_aModelo in silico con actividad contra la betalactamasa TEM-1 presente en Escherichia Coli
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Medicina-Escuela de Medicina, _c2023
300			_a35 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aMédico General
520	3		_bLa resistencia bacteriana de Escherichia Coli está dada principalmente por betalactamasas, siendo una de las más importantes TEM-1. Para minimizar los obstáculos de métodos tradicionales, se ha propuesto el uso de métodos in silico como QSAR para la búsqueda de nuevos medicamentos. En este estudio, se trabajó sobre 207 moléculas recolectadas de BindingDB, cada una con 977 descriptores calculados mediante Dragon 7.0. Aplicando algoritmos genéticos se seleccionaron los mejores descriptores adaptados a métodos de clasificación (kNN, N3, BNN, CART) para lo que se crearon 2 clases de actividad cuyo umbral es la mediana de los valores de IC50 y se clasificaron 102 moléculas como “muy activas” y 105 moléculas como “menos activas”, con los que se obtuvieron modelos con buena capacidad predictiva. Los resultados demuestran que los modelos QSAR de clasificación (kNN, N3, BNN y CART) son capaces de distinguir entre moléculas activas y menos activas contra la betalactamasa TEM-1 de Escherichia coli, con un alto poder predictivo tanto interna como externamente.
650	1	4	_aBETALACTAMASA
650	1	4	_aESCHERICHIA COLI
650	1	4	_aMODELO QSAR
650	1	4	_aRESISTENCIA BACTERIANA
650	1	4	_aTEM-1
700	1		_aMora Verdugo, Miriann Alexandra, _edirector de Tesis
700	1		_aTorres Peñaranda, Karen Melissa, _eautor
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/15003 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c45627 _d45627