Análisis de herramientas y métodos : predicción de estructura proteica terciaria

"A través del desarrollo de una herramienta para la predicción de estructura terciaria de proteínas, por medio de comparación por homología; se lleva a cabo un análisis comparativo entre las herramientas de software líderes en este campo, y los resultados experimentales y los obtenidos por medio del software propuesto. Se utiliza una aproximación de aprendizaje de máquina, específicamente un modelo oculto de Markov, para poder encontrar las relaciones sutiles de homología a nivel estructural, a partir de una secuencia inicial de aminoácidos que llegaran a componer la proteína en cuestión. Este modelo de oculto de Markov deberá ser capaz de incorporar emisiones nulas dentro de su estructura, para poder soportar la inclusión de secuencias en las cuales uno (o varios) aminoácidos no están presentes en la cadena de comparación. Para este fin, se utilizarán recursos API para consumir servicios de bioinformática ligados a los procedimientos requeridos para hacer una predicción de estructura terciaria, como lo son bases de datos, o aproximaciones reputadas de estructuras secundarias, de la proteína a analizar."--Tomado del Formato de Documento de Grado

• Autores: Rengifo Sanguino, Daniel Fernando
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/49319
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/49319
• Palabra clave: Interfaces de programación de aplicaciones (Programas para computador); Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Bioinformática; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/