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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Moreno Armas, Martín Alejandro
Autor : Moreno Armas, Martín Alejandro
Director de Tesis : Mora, José Ramón, director
Descriptores : Malaria - Prevención - Tesis y disertaciones académicas;Malaria - Investigaciones
Fecha de publicación : 2022
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Ingeniero Químico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería ; Quito, Ecuador, 2022
Páginas : 60 h.
Acceso: openAccess
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
Resumen : El P.falciparum, virus causante de la mortalidad de la malaria, es cada vez más resistente a los fármacos utilizados para el tratamiento. En consecuencia, los científicos se han respaldado de nuevas herramientas computacionales para la búsqueda de nuevos fármacos. En el presente estudio se realizó un modelado tipo ensamble para predecir el pEC50. Como punto de partida, se utilizó la Malaria Box, una base de datos con mucha variabilidad estructural para asegurar una cobertura amplia del dominio de aplicación. Se combinaron descriptores topográficos y mecano-cuánticos, junto con una variedad de técnicas de aprendizaje automático para el desarrollo del modelo...
Descripción : P.falciparum, the virus that causes malaria mortality, is increasingly resistant to the drugs used for treatment. Consequently, scientists have relied on new computational tools to search for new drugs. In the present study, ensemble modeling was performed to predict pEC50. As a starting point, the Malaria Box, a database with high structural variability, was used to ensure broad coverage of the applicability domain. Topographical and quantum mechanical descriptors were combined, along with a variety of machine learning techniques for the model development. Initially, the construction of a QSAR-type model using the entire database was attempted, but no satisfactory results were found...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12500
Aparece en las colecciones: Tesis - Química

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