Herramienta Computacional DASDE® para aplicaciones quimio-bioinformática usando Optimización de Colonias de Hormigas en la construcción de multiclasificadores - Pino Acosta, Geidy (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2016)
La 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.

The 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.
Keywords: Herramienta Computacional DASDE®; Optimización; Colonias de Hormigas; Construcción de Multiclasificadores; Base de Datos; Aplicaciones Quimiobioinformática; Herramienta Computacional; Medidas de Diversidad; Problema de Optimización Combinatoria; Metaheurística; Colonia de Hormigas; Base de Datos; Desarrollo de Herramientas; Química; Bioinformática