Aprendizaje automático para la predicción de potenciales ligandos frente a nuevos blancos proteicos

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En el presente trabajo de tesis, abordamos el problema de generación de conjuntos de moléculas pequeñas que puedan comportarse como ligandos acoplándose a una proteína de interés. En la actualidad las bases de datos de moléculas poseen millones de compuestos y poder seleccionar subconjuntos que pose...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Leto Mera, Francisco
Formato: Tesis de Grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
BIOINFORMATICA
QUIMIOINFORMATICA
BIOLOGIA COMPUTACIONAL
REDES NEURONALES
APRENDIZAJE AUTOMATICO
BIOINFORMATICS
CHEMINFORMATICS
COMPUTATIONAL BIOLOGY
NEURAL NETWORKS
MACHINE LEARNING
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000474_LetoMera
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling todo:seminario_nCOM000474_LetoMera2023-10-03T16:48:44Z Aprendizaje automático para la predicción de potenciales ligandos frente a nuevos blancos proteicos Machine learning for potential ligands prediction on new protein tragets Leto Mera, Francisco BIOINFORMATICA QUIMIOINFORMATICA BIOLOGIA COMPUTACIONAL REDES NEURONALES APRENDIZAJE AUTOMATICO BIOINFORMATICS CHEMINFORMATICS COMPUTATIONAL BIOLOGY NEURAL NETWORKS MACHINE LEARNING En el presente trabajo de tesis, abordamos el problema de generación de conjuntos de moléculas pequeñas que puedan comportarse como ligandos acoplándose a una proteína de interés. En la actualidad las bases de datos de moléculas poseen millones de compuestos y poder seleccionar subconjuntos que posean verdaderos ligandos es un problema relevante para la comunidad.Para lograr nuestro objetivo, tomamos como punto de partida una herramienta preexistente denominada LigQ. Esta herramienta permite calcular, dada una proteína como entrada, conjuntos de moléculas candidatas a ser ligandos de la misma, es decir, que puede acoplarse a ella modulando o inhibiendo su actividad. En este trabajo, atacamos específicamente el problema de vincular las propiedades conocidas sobre el sitio de unión en la proteína estudiada con las propiedades de los ligandos candidatos. Las propiedades serán por lo general valores fisicoquímicos, morfológicos y topológicos calculados o conocidos experimentalmente. Para vincular estas propiedades de manera optimal, utilizaremos técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales, de manera de enriquecer los conjuntos que la herramienta LigQ presenta, estableciendo una valoración de los compuestos obtenidos en base a los parámetros calculados como óptimos para que una molécula se acople eficientemente a nuestra proteína de interés. In the present thesis work, we approached the problem of generating a set of small molecules that could be behave as ligands coupling to a protein of interest. Current molecules databases are composed of millions of records and to select subsets containing true lingands is a relevant problem for the community.To accomplish our goal, we based our work on a preexistent tool called LigQ. This tool allows to compute, given a target protein as input, sets of molecules that are candidate to be ligands (molecules that can bind the protein, modulating or inhibiting its activity). In this work we attacked the problem of linking the known properties of the studied protein’s binding site with the properties of the candidate ligands. This properties are physicochemical, morphologic and topologic values, computed or experimentally known. To link this properties in an optimal way, we used machine learning and neural networks techniques, with the aim to enrich the output sets given by the LigQ tool, establishing an assessment of the obtained compounds based on the parameters computed as optimum for a molecule to bind our interes protein. Fil: Leto Mera, Francisco. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. 2017 Tesis de Grado PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000474_LetoMera
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