Diseño y creación de un clasificador de péptidos antibacterianos utilizando técnicas de procesamiento digital de señales y algoritmos de aprendizaje
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Date
2016
Authors
Evaluators
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Este informe presenta la descripción del diseño y la obtención de un clasificador de péptidos antimicrobianos que permite realizar una preselección de cadenas peptídicas, de manera que se reduzca el número de experimentos necesarios para encontrar alguna con actividad antibacteriana. Se hace uso de métodos de aprendizaje supervisado para que el sistema aprenda a diferenciar una cadena con la propiedad deseada de una que no la posee. Se implementan los métodos Máquinas de Soporte Vectorial con kernel tanto lineal como de base radial y el algoritmo de Los K Vecinos más cercanos con pesos tanto uniformes como dependientes de la distancia. Se emplean la representación vectorial y la representación en frecuencia obtenida a partir de la representación como señal discreta, cada una tanto normalizada como sin normalizar. Para cada combinación de método de aprendizaje, parámetros libres y representación de datos, se valida el rendimiento mediante el método de Validación Cruzada anidada para finalmente tomar el clasificador con el mejor resultado. Este clasificador final es obtenido mediante el método de Validación Cruzada. El software creado para tal fin se compone de módulos que permiten realizar cada una de las etapas. El resultado final consta de los clasificadores obtenidos, su estimación de rendimiento y el sistema con el que se obtienen. 1
Description
Keywords
Clasificador, Péptido, Máquinas De Soporte Vectorial, Validación Cruzada, Knn, Potencial De Interacción Ion Electrón, Señal Discreta, Representación En Frecuencia.