Predicción de los mecanismos de acción (MoA) asociados al uso de fármacos a través de modelos de machine learning

RESUMEN : En el pasado los científicos obtenían los fármacos a partir de productos naturales o se basaban en remedios tradicionales, muchos de estos eran obtenidos de manera empírica mediante la observación de los efectos externos. En la actualidad y con el avance de la tecnología, el descubrimiento...

Full description

Autores:
Villamil Franco, Yeison Fernando
Castrillón Buitrago, Marcela Andrea
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/19957
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/19957
https://github.com/yeivillamil/Proyecto_MecanismosdeAccion
Palabra clave:
Tecnología farmacéutica
Pharmaceutical technology
Biotecnología
Biotechnology
Proteína
Proteins
Farmacología
Pharmacology
Viabilidad
Viability
Propiedades biológicas
Biological properties
Medicamentos
Drugs
Mecanismos de acción, machine learning, deep learning, máquinas de soporte, XGBoost, cross-entropy
Mecanismos de acción, machine learning, deep learning, máquinas de soporte, XGBoost, cross-entropy
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8210
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1501
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2395
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4099
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept619
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3947
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept243
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/