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

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...

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Main Author: Muñoz Vázquez, Doménica Victoria (author)
Format: masterThesis
Published: 2025
Subjects:
Relaciones cuantitativas estructura-actividad
Aprendizaje automático
Inhibidores de enzima - Tirosinasa
Cribado de alto rendimiento (Desarrollo de medicamentos)
Química farmacéutica - Métodos computacionales
Cosmecéuticos - Desarrollo
Online Access:https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/47883
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