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Clasificación de péptidos a partir de diferentes métodos y estrategias de ensamble de clasificadores en condición desbalanceada

Resumen

El descubrimiento o síntesis de péptidos con propiedades antimicrobianas es una gran alternativa para combatir las bacterias multirresistentes. Sin embargo, existen limitaciones a la hora de encontrar estos péptidos. Por lo anterior, desde la bioinformática se trabaja en el uso de técnicas de clasificación para predecir la posible presencia de actividad antimicrobiana en un péptido candidato. Un reto asociado a estos estudios es que la cantidad de muestras de la clase antimicrobiana es poca ante la cantidad de muestras no antimicrobianas. En contraparte, en el caso de los pétidos antibacterianos son más los péptidos con características antibacterianas que los péptidos con características no antibacterianas. En la literarura se pueden encontrar diferentes estrategias y métodos de clasificación que tratan el problema del desbalanceo. En el presente trabajo se aplican metodologías de ensamble con estrategias a nivel de algoritmos y a nivel de datos buscando solucionar el problema del desbalanceo utilizando cinco reglas de combinación: media, máximo, mínimo, producto y mediana. Los péptidos utilizados en este trabajo fueron extraídos de la base de datos APD. Además, la evaluación de desempeño del ensamble con las diferentes estrategias de combinación se desarrolla a partir del análisis de las curvas ROC. En conclusión, nuestros resultados consideran que se debe estudiar en profundidad los algoritmos de clasificación de manera individual y explorar más las características de los datos.