Navegando por Assunto "Drug discovery and development"
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Resultados por página
Opções de Ordenação
Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) On reducing the dimensionality of small molecule data for visual-exploratory analysis in human intestinal absorption prediction(2022-02-21) MOREIRA, Igor Matheus Souza; OLIVEIRA, Ewerton Cristhian Lima de; http://lattes.cnpq.br/8998575507999079; SALES JÚNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Biodisponibilidade oral é uma propriedade desejável no desenvolvimento de drogas. A triagem virtual de compostos de acordo com suas propriedades com inteligência computacional pode acelerar a predição de sua absorção intestinal humana (HIA). A despeito da existência de estudos almejando predizer a HIA de compostos, técnicas de redução de dimensionalidade (DR) que extraem características são raramente empregadas para possibilitar análises visual-exploratórias e pré-processar dados para algoritmos de aprendizado de máquina (ML). Este trabalho aplica seis projetores de DR (ivis, KPCA, PCA, PCS, TSVD e UMAP) para produzir projeções bi e tridimensionais conjuntamente com quatro classificadores de ML (KNN, MLP, RF e SVM) na predição de HIA de pequenas moléculas, um esforço que englobou a análise de cinquenta e dois pipelines. Os resultados demonstram que, a despeito de reduzir a dimensionalidade em mais de 98%, os pipelines envolvendo DR ainda apresentaram resultados competitivos enquanto também facilitaram a visualização, demonstrando a viabilidade e o potencial de técnicas de DR via extração de características como uma etapa automatizada de pré-processamento.