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Título: Evaluación del Desempeño Computacional de Sistemas de recomendación aplicado a bases de datos farmacológicas : Implementación de un Sistema de recomendación basado en contenido para predicción de interacciones farmacológicas.
Autor: Murgueytio Campaña, Carlos Andrés
Palabras clave: REPOSICIONAMIENTO DE FÁRMACOS
SISTEMA DE RECOMENDACIÓN
BASE DE DATOS FARMACOLÓGICO
INTERACCIONES FARMACOLÓGICAS
COMPUTACIÓN
Fecha de publicación: oct-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022.
Citación: Murgueytio Campaña, C.A.(2022).Evaluación del Desempeño Computacional de Sistemas de recomendación aplicado a bases de datos farmacológicas : Implementación de un Sistema de recomendación basado en contenido para predicción de interacciones farmacológicas.29 páginas. Quito : EPN.
Resumen: Nowadays, in the field of bioinformatics, new scientific discoveries or findings cause new problems or complications to arise on different topics, for example, every so often information about new drugs is updated in the chemical database ChEMBL, so all the information related to these new drugs must be processed and verified, which results in a work that involves a lot of effort and time. In addition, sometimes this work is not as efficient or does not yield convincing results, which means that these discoveries and efforts are not relevant. Faced with this problem, one of the solutions that arise is drug repositioning. This degree work shows the procedure to elaborate a content-based recommendation system to perform the repositioning of the drugs that exist in version 29 of ChEMBL. The results obtained with the recommendation system will be compared with the actual results, which will help to verify the accuracy of the recommendations made.
Descripción: En la actualidad, en el ámbito de la bioinformática, nuevos descubrimientos o hallazgos científicos hacen que surjan nuevos problemas o complicaciones sobre distintos temas, por ejemplo, cada cierto tiempo se actualiza la información sobre nuevos fármacos en la base de datos química ChEMBL, por lo que toda la información relacionada a esos nuevos fármacos debe ser procesada y verificada, lo que resulta en un trabajo que conlleva mucho esfuerzo y tiempo. Además, algunas veces este trabajo no es tan eficiente o no arroja resultados convincentes, lo que genera que estos descubrimientos y esfuerzos no sean relevantes. Frente a esta problemática, una de las soluciones que surgen es el reposicionamiento de fármacos. El presente trabajo de titulación muestra el procedimiento para elaborar un sistema de recomendación basado en contenido, para realizar el reposicionamiento de los fármacos que existen en la versión 29 de ChEMBL, los resultados obtenidos con el sistema de recomendación serán comparados con los resultados reales, lo que ayudará a verificar la exactitud de las recomendaciones realizadas.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/23408
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:TIC - Ingeniería en Ciencias de la Computación

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