000			01500nmm a2200229 a 4500
008			160202e2020 ck |||fq||d| 00| 0 spa d
082	0	4	_a610.28 _bN322c _223
100			_aNavas Luquez, Mateo. _944409
245	1	3	_aComparación de modelos de aprendizaje automático para la predicción de células cancerígenas a partir del complejo MHC I: _h[Recurso Electrónico] / _cMateo Navas Luquez.
260			_aBogotá (Colombia): _bEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, _c2020
300			_a46 paginas. _bgráficos.
502	1		_aTesis (Ingeniero Biomédico)
520			_aEl 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.
650		0	_aANTÌGENO _944383
650		0	_aAPRENDIZAJE AUTOMÀTICO _944410
650		0	_aCÀNCER _944404
650		0	_aTESIS DE GRADO _943245
700			_aOrjuela Cañón, Alvaro David _edirector. _948188
856			_uhttps://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1306
942			_2ddc _cTE
999			_c22512 _d22512