Comparación de modelos de aprendizaje automático para la predicción de células cancerígenas a partir del complejo MHC I

El presente trabajo propone una comparación de modelos de aprendizaje automático para la detección de células cancerígenas a partir de los antígenos del complejo MHC I. Utilizando protocolos de extracción de características físico-químicas de las proteínas y un proceso comparativo de las medidas de...

Full description

Autores:
Navas Luquez, Mateo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Repositorio:
Repositorio Institucional ECI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1306
Palabra clave:
Antígeno
Aprendizaje automático
Cáncer
Antigen
Machine Learning
Cancer
Rights
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description El presente trabajo propone una comparación de modelos de aprendizaje automático para la detección de células cancerígenas a partir de los antígenos del complejo MHC I. Utilizando protocolos de extracción de características físico-químicas de las proteínas y un proceso comparativo de las medidas de desempeño en la fase de validación y prueba de los modelos. Con este procedimiento se pretende determinar cuál modelo de aprendizaje automático presenta el mejor desempeño en la predicción de antígenos cancerígenos, utilizando propiedades fisicoquímicas como marcadores de entrada.  
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spelling Orjuela Cañón, Alvaro David (dir)146b555b204dd416ca6b4cccdf737a9e300Navas Luquez, Mateoe8380831c552eee1afb7e661baa790e76002020-12-11T14:46:05Z2021-10-01T14:29:39Z2020-12-11T14:46:05Z2021-10-01T14:29:39Z2020-05-22https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1306El presente trabajo propone una comparación de modelos de aprendizaje automático para la detección de células cancerígenas a partir de los antígenos del complejo MHC I. Utilizando protocolos de extracción de características físico-químicas de las proteínas y un proceso comparativo de las medidas de desempeño en la fase de validación y prueba de los modelos. Con este procedimiento se pretende determinar cuál modelo de aprendizaje automático presenta el mejor desempeño en la predicción de antígenos cancerígenos, utilizando propiedades fisicoquímicas como marcadores de entrada.  The present work proposes a comparison of machine learning models for the detection of cancer cells from the MHC I complex antigens. Using protocols for the extraction of physical-chemical characteristics of proteins and a comparative process of performance measurements in the model validation and testing phase. This procedure aims to determine the machine learning model presenting the best performance in the prediction of carcinogenic antigens, using physicochemical properties as input markers.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)application/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoIngeniería BiomédicaDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2AntígenoAprendizaje automáticoCáncerAntigenMachine LearningCancerComparación de modelos de aprendizaje automático para la predicción de células cancerígenas a partir del complejo MHC ITrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85TEXTNavas Luquez Mateo-2020.pdf.txtNavas Luquez Mateo-2020.pdf.txtExtracted texttext/plain96343https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/6/Navas%20Luquez%20Mateo-2020.pdf.txt8cdbfc8bc9393dd841b99b50e865dd0dMD56open accessAutorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain4029https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/8/Autorizaci%c3%b3n.pdf.txtd6b33a4f6d996bc7c576a05210cf0335MD58metadata only accessLICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53open accessORIGINALNavas Luquez Mateo-2020.pdfapplication/pdf1719253https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/4/Navas%20Luquez%20Mateo-2020.pdf03b9a815cf54af2016505b936abb07baMD54open accessAutorización.pdfapplication/pdf120800https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/5/Autorizaci%c3%b3n.pdf2242daba47bbaccdddbf918037620fecMD55metadata only accessTHUMBNAILNavas Luquez Mateo-2020.pdf.jpgNavas Luquez Mateo-2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6650https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/7/Navas%20Luquez%20Mateo-2020.pdf.jpg238debd2cd832d445f04f8896e8496ccMD57open accessAutorización.pdf.jpgAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14024https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1306/9/Autorizaci%c3%b3n.pdf.jpg7166a1397f015bd209cfbccace37e93eMD59metadata only access001/1306oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/13062021-10-01 17:56:19.33open accessRepositorio Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitorepositorio.eci@escuelaing.edu.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