Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Arguello Fuentes, HenryTorres Sáez, Rodrigo GonzaloDelgado Quintero, Darío José2024-03-0320112024-03-0320112011https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/26261La prediccion de la estructura 3D de prote ´ ínas, es uno de los problemas estudiados mas im- ´ portantes de la biología molecular. Metodologías experimentales como la difraccion de rayos X y ´ la resonancia magnetica nuclear RMN son utilizadas para inferir las estructuras de las prote ´ ínas, sin embargo no son viables de utilizar de forma generalizada debido a costos en tiempo, dinero. Debido a la explosion de informaci ´ on gen ´ etica a partir del ´ exito en proyecto del genoma, y ´ a la importancia de conocer la funcionalidad de dicha informacion. Lo cual se puede buscar me- ´ diante la obtencion de la informaci ´ on estructural de las prote ´ ínas. Se torna de vital importancia desarrollar tecnicas que permitan descifran dicha informaci ´ on y reducir el volumen de informa- ´ cion gen ´ etica sin estudiar. ´ A partir de esta problematica, las t ´ ecnicas computacionales se han venido acomodando como ´ aquellas que ayudaran a reducir la brecha entre la cantidad de datos geneticos disponibles y la ´ obtencion de informaci ´ on estructural de las prote ´ ínas. En el presente trabajo de investigacion se abordan los conceptos fundamentales para la predic- ´ cion de la estructura 3D de prote ´ ínas empleando metodologías basadas en inteligencia artificial, mediante las cuales se intenta aproximar la informacion del contenido estructural como su estruc- ´ tura 3D mediante el uso de maquinas de aprendizaje y algoritmos de optimizaci ´ on evolutivos.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Algoritmo GeneticoEstructuras proteicasM ´ eto- ´ dos computacionalesMaquinas de soporte vectorialUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coComputational methodsGenetic algorithmLearning machineProtein structures.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)