| 000 | 02782nam a22003257i 4500 | ||
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| 001 | AZUAY-95014 | ||
| 003 | AZUAY | ||
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| 008 | 251108b ||||||||qm||| 00| | d | ||
| 040 |
_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda |
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| 041 | 0 | _aspa | |
| 084 | _aUDA-BG T20534 | ||
| 100 | 1 |
_aCordero Jarrín, Ivanna Renata, _eautor |
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| 245 | 1 | 0 | _aDesarrollo de una relación cuantitativa estructura-actividad para la actividad antiinflamatoria de alcaloides |
| 264 | 3 | 1 |
_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Medicina-Escuela de Medicina, _c2023 |
| 300 | _a17 páginas | ||
| 300 | _bDigital | ||
| 336 |
_2rdacontent _atexto _btxt |
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| 337 |
_2rdamedia _acomputadora _bc |
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| 338 |
_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr |
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| 502 | _aMédico General | ||
| 520 | 3 | _bEl objetivo de este trabajo fue calibrar diversas relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR) para la predicción de la actividad antiinflamatoria de alcaloides.La base de datos está compuesta por 58 moléculas activas y 42 inactivas. Su estructura molecular fue modelada por el método de mecánica molecular (MM+) y el método semiempírico PM3. Las estructuras optimizadas se utilizaron para calcular diversos descriptores moleculares, huellas dactilares moleculares y claves estructurales. Se aplicó el método de reducción de variables basado en el algoritmo de Wootton, Sergent, Phan-Tan-Luu (V-WSP) para reducir la presencia de ruido, multicolinealidad y redundancia en el grupo inicial de descriptores. Con la base de datos curada se desarrollaron diversos modelos del aprendizaje automático basados en clasificadores lineales y no lineales. Para la validación del modelo, la base de datos se dividió de forma aleatoria en conjuntos de calibración (70 %) y predicción (30 %), manteniendo la proporción de las clases. Para la selección supervisada de los descriptores, se acoplaron los algoritmos genéticos (GAs-VSS) con los diversos clasificadores. Durante la calibración de los modelos se aplicó la validación cruzada de ventanas venecianas con cinco grupos de exclusión para evitar la presencia de sobreajuste. El desempeño de los modelos se cuantificó mediante la tasa de aciertos (NER). Entre los once modelos calibrados, el clasificador kNN exhibió la mejor capacidad predictiva para todas las formas de representación molecular. Estos modelos cumplen con los principios establecidos por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos. | |
| 650 | 1 | 4 | _aACCIÓN ANTIINFLAMATORIA |
| 650 | 1 | 4 | _aALCALOIDES |
| 650 | 1 | 4 | _aMODELO QSAR |
| 650 | 1 | 4 | _aMODELOS DE CLASIFICACIÓN |
| 700 | 1 |
_aTenesaca Castro, María Belén, _eautor |
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| 856 | 4 | 0 |
_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/15018 _yVer documento en línea |
| 942 |
_2z _c6 |
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| 999 |
_c45648 _d45648 |
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