http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8475
Tipo de material: | bachelorThesis |
Título : | Aplicación de modelos de feature selection y machine learning para identificar inhibidores potentes de la tirosinasa |
Autor : | Salazar Casares, Pedro Santiago |
Director de Tesis : | Marrero-Ponce, Yovani, director |
Descriptores : | Minería de datos -- Programas para computador -- Tesis y disertaciones académicas;Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) |
Fecha de publicación : | 2019 |
Editorial : | Quito |
Citación : | Tesis (Ingeniero en Sistemas), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2019 |
Páginas : | 44 h. |
Acceso: | openAccess |
Resumen : | Los inhibidores de la tirosinasa son fármacos utilizados para el tratamiento de la hiperpigmentación de la piel, pero la baja efectividad y seguridad de los inhibidores actuales exigen el continuo descubrimiento de nuevos compuestos de este tipo. Sin embargo, los métodos existentes in vitro e in silico (computacionales) para este fin presentan altos costos y una eficiencia limitada... |
Descripción : | Tyrosinase inhibitors are drugs used for the treatment of skin hyperpigmentation, but the low effectiveness and safety of current inhibitors require the discovery of new compounds of this kind. However, current in vitro and in silico (computational) methods for this purpose present high costs and limited efficiency... |
URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8475 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
143730.pdf | TESIS TEXTO COMPLETO | 916.44 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons