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dc.contributor.authorMazo Vargas, Claudia Ximenaspa
dc.contributor.authorOscar Fernando Bedoya Leivaspa
dc.date.accessioned2012-10-04T20:32:09Z
dc.date.available2012-10-04T20:32:09Z
dc.date.issued2012-10-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10893/3437
dc.description.abstractUna de las tareas que actualmente enfrentan los bioinformáticos es la predicción de la estructura secundaria de la proteína. Este problema consiste en que dada una secuencia de aminoácidos, se debe predecir la estructura de cada residuo, siendo hélices y hojas las más comunes. A pesar de los avances que se han logrado al plantear modelos para la predicción de la estructura secundaria, se intenta mejorar su exactitud predictiva. En este artículo se presenta una nueva herramienta para la predicción de la estructura secundaria de la proteína, llamada PESPAD, que supera significativamente la exactitud predictiva de los métodos individuales existentes. La herramienta se apoya en modelos construidos con base en árboles de decisión para la mezcla de expertos.spa
dc.language.isospaspa
dc.subjectPredicción de proteínasspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectÁrboles de decisiónspa
dc.subjectMezcla de expertosspa
dc.titlePESPAD : una nueva herramienta para la predicción de la estructura secundaria de la proteína basada en árboles de decisión.spa
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa


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