Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorMeneses Gómez, Maricel
dc.contributor.advisorCabrera Hernández, Leidys
dc.contributor.authorPino Acosta, Geidy
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-03-23T22:29:16Z
dc.date.available2018-03-23T22:29:16Z
dc.date.issued2016-06-26
dc.identifier.urihttp://dspace.uclv.edu.cu:8089/handle/123456789/9083
dc.description.abstractLa búsqueda de medicamentos contra enfermedades que azotan a la salud humana sigue siendo una de las prioridades a nivel mundial. Una de las pocas técnicas que tienen potencial para mejorar significativamente el descubrimiento y posterior desarrollo de fármacos son los métodos in silico. Gracias al avance de las ciencias computacionales, en los últimos años han surgido un conjunto de técnicas como los multiclasificadores y algoritmos de búsqueda heurística, que permiten identificar compuestos químicos activos frente a enfermedades prioritarias a nivel mundial. El software DASDE® 1.0 (Diversity Analysis, Selection and Discovery of best Ensemble from bases models), desarrollado en el 2013, permite elegir los clasificadores que se van a combinar en un multiclasificador mediante una búsqueda exhaustiva, la cual provoca grandes demoras en el tiempo de ejecución. La selección en este software de dichos clasificadores bases es una tarea compleja por las grandes cantidades de clasificadores individuales en aplicaciones de quimio-bioinformáticas y las múltiples combinaciones que ellos pueden generar, ante este problema combinatorio se propone en este trabajo el uso de la meta heurística ACO para obtener combinaciones de clasificadores diversos a través de medidas de diversidad y además obtener combinaciones de clasificadores con una exactitud superior a la mejor individual. Se aplica la nueva versión del software a dos bases de datos reales de quimio-bioinformática obteniéndose buenos resultados. También se hace una comparación con la versión anterior del software, destacándose que las soluciones se pueden encontrar en menor tiempo de ejecución sin perder calidad en las mismas.en_US
dc.description.abstractThe search for medicaments against diseases that ravage human health remains a priority worldwide. One of the few techniques that have the potential to significantly improve the discovery and development of drugs are the in silico methods. Thanks to advances in computer science, in recent years there have been a number of techniques such as multiclassifiers and heuristic search algorithms that identify chemical compounds active against priority diseases worldwide. The DASDE® 1.0 software (Diversity Analysis, Selection and Discovery models of best Ensemble from bases), developed in 2013, allows you to choose the classifiers to be combined into a multiclassifiers through an exhaustive search, which causes long delays in time execution. The selection in this software such classifiers bases is a complex task for the large amounts of individual classifiers applications chemo-bioinformatic and multiple combinations that they can generate, before this combinatorial problem is proposed in this paper the use of the ACO metaheuristic for combinations of various classifiers through diversity measures and also obtain combinations of classifiers with an accuracy greater than the best individual. The new software version two real databases of chemo- bioinformatics applied with good results. Is also done a comparison with the previous version of the software, highlighting that solutions can be found in less runtime without losing quality in them is also done.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectHerramienta Computacional DASDE®en_US
dc.subjectOptimizaciónen_US
dc.subjectColonias de Hormigasen_US
dc.subjectConstrucción de Multiclasificadoresen_US
dc.subjectBase de Datosen_US
dc.subjectAplicaciones Quimiobioinformáticaen_US
dc.subject.otherHerramienta Computacionalen_US
dc.subject.otherMedidas de Diversidaden_US
dc.subject.otherProblema de Optimización Combinatoriaen_US
dc.subject.otherMetaheurísticaen_US
dc.subject.otherColonia de Hormigasen_US
dc.subject.otherBase de Datosen_US
dc.subject.otherDesarrollo de Herramientasen_US
dc.subject.otherQuímicaen_US
dc.subject.otherBioinformáticaen_US
dc.titleHerramienta Computacional DASDE® para aplicaciones quimio-bioinformática usando Optimización de Colonias de Hormigas en la construcción de multiclasificadoresen_US
dc.typeThesisen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.type.thesisbacheloren_US


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem


Theme by 
@mire NV