Relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR) basadas en clasificadores de aprendizaje automático para la predicción de moléculas inhibidoras de tirosinasas

En la Pontificia Universidad Católica del Ecuador se implementó un flujo de trabajo ¨in silico¨ orientado a la priorización de inhibidores de tirosinasas, integrando QSAR con algoritmos de aprendizaje automático. Tras la curaduría y estandarización de un repositorio de 548 estructuras, se generó una...

• 第一著者: Muñoz Vázquez, Doménica Victoria (author)
• フォーマット: masterThesis
• 出版事項: 2025
• 主題: Relaciones cuantitativas estructura-actividad; Aprendizaje automático; Inhibidores de enzima - Tirosinasa; Cribado de alto rendimiento (Desarrollo de medicamentos); Química farmacéutica - Métodos computacionales; Cosmecéuticos - Desarrollo
• オンライン･アクセス: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/47883