Medidas de similitud novedosas en quimioinformática

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dc.contributor.advisorMarrero Ponce, Yovani
dc.contributor.advisorGrau Ábalo, Ricardo del Corazón
dc.contributor.advisorGarcía de la Vega, José Manuel
dc.contributor.authorRivera Borroto, Oscar Miguel
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2019-05-29T16:28:09Z
dc.date.available2019-05-29T16:28:09Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractSe introducen medidas matemáticas de similitud y se integran a algoritmos de cribado virtual de repositorios quimioinformáticos representados por descriptores moleculares informativos y relevantes. Se fundamenta la disimilitud de Ruzicka de la Ecología para búsqueda de similitud, logrando un desempeño similar a algunas medidas reportadas. Paralelamente, se introducen tres algoritmos de agrupamiento de la Ecología, mostrando efectividades comparables al de referencia (Ward). Posteriormente, se fundamenta el índice de Dunn del Análisis Visual de Datos, para el análisis de clusterabilidad y el estudio de la relación entre separabilidad de los datos y desempeño de la clasificación. Se prueban nueve medidas de la Teoría Estadística de las Mediciones para búsqueda de similitud en Quimioinformática. Dichas medidas superan de forma general a las reportadas, incluyendo al coeficiente de elección (Tanimoto), y proporcionan además información de la relación funcional entre los vectores de representación.Por último, se deducen relaciones de orden parcial entre algunas medidas bivariadas de acuerdo relacional; también se considera la extensión de dichas medidas al caso de múltiples objetos biomoleculares y se demuestra que las medidas multivariadas pueden expresarse como la media ponderada de sus contrapartes bivariadas. Como resultado, se proponen siete medidas de acuerdo relacional multivariadas que son nuevas en Estadística aplicada en Quimioinformática.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Matemáticaen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/11219
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.subjectMedidas de Similituden_US
dc.subjectQuimioinformáticaen_US
dc.subject.otherMedidas de Similituden_US
dc.subject.otherFarmacodinámicaen_US
dc.subject.otherComputación en Medicinaen_US
dc.subject.otherEstadística Aplicadaen_US
dc.subject.otherQuimioinformáticaen_US
dc.titleMedidas de similitud novedosas en quimioinformáticaen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisphden_US

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