Comparación de modelos de aprendizaje automático para la predicción de células cancerígenas a partir del complejo MHC I: [Recurso Electrónico] / Mateo Navas Luquez.
Por: Navas Luquez, Mateo
Colaborador(es): Orjuela Cañón, Alvaro David [director.]Tipo de material: 
Archivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020Descripción: 46 paginas. gráficosTema(s): ANTÌGENO | APRENDIZAJE AUTOMÀTICO | CÀNCER | TESIS DE GRADOClasificación CDD: 610.28 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Biomédico)
Resumen: El presente trabajo propone una comparación de modelos de aprendizaje automático para la detección de células cancerígenas a partir de los antígenos del complejo MHC I. Utilizando protocolos de extracción de características físico-químicas de las proteínas y un proceso comparativo de las medidas de desempeño en la fase de validación y prueba de los modelos. Con este procedimiento se pretende determinar cuál modelo de aprendizaje automático presenta el mejor desempeño en la predicción de antígenos cancerígenos, utilizando propiedades fisicoquímicas como marcadores de entrada.
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TRABAJOS DE GRADO
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Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | Digital | 610.28 N322c (Navegar estantería) | Ej. 1 | 1 | Disponible | D001738 |
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Tesis (Ingeniero Biomédico)
El presente trabajo propone una comparación de modelos de aprendizaje automático para la detección de células cancerígenas a partir de los antígenos del complejo MHC I. Utilizando protocolos de extracción de características físico-químicas de las proteínas y un proceso comparativo de las medidas de desempeño en la fase de validación y prueba de los modelos. Con este procedimiento se pretende determinar cuál modelo de aprendizaje automático presenta el mejor desempeño en la predicción de antígenos cancerígenos, utilizando propiedades fisicoquímicas como marcadores de entrada.
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