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Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: SIMÕES, RODOLFO DA SILVA - EACH
  • Unidade: EACH
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
  • Keywords: Chemoinformatics; Quimioinformática; Transfer learning; Transferência de aprendizagem
  • Language: Português
  • Abstract: Para desenvolver um novo medicamento, pesquisadores devem analisar os alvos biológicos de uma dada doença, descobrir e desenvolver candidatos a fármacos para este alvo biológico, realizando em paralelo, testes em laboratório para validar a eficiência e os efeitos colaterais da substância química. O estudo quantitativo da relação estrutura-atividade (QSAR) envolve a construção de modelos de regressão que relacionam um conjunto de descritores de um composto químico e a sua atividade biológica com relação a um ou mais alvos no organismo. Os conjuntos de dados manipulados pelos pesquisadores para análise QSAR são caracterizados geralmente por um número pequeno de instâncias e isso torna mais complexa a construção de modelos preditivos. Nesse contexto, a transferência de conhecimento utilizando informações de outros modelos QSAR's com mais dados disponíveis para o mesmo alvo biológico seria desejável, diminuindo o esforço e o custo do processo para gerar novos modelos de descritores de compostos químicos. Este trabalho apresenta uma abordagem de transferência de aprendizagem indutiva (por parâmetros), tal proposta baseia-se em uma variação do método de Regressão por Vetores Suporte adaptado para transferência de aprendizagem, a qual é alcançada ao aproximar os modelos gerados separadamente para cada tarefa em questão. Considera-se também um método de transferência de aprendizagem por instâncias, denominado de TrAdaBoost... (Continua)(Continuação) Resultados experimentais mostram que as abordagens de transferência de aprendizagem apresentam bom desempenho quando aplicadas a conjuntos de dados de benchmark e a conjuntos de dados químicos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.04.2018
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      SIMÕES, Rodolfo da Silva; OLIVEIRA, Patrícia Rufino. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão. 2018.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/ >.
    • APA

      Simões, R. da S., & Oliveira, P. R. (2018). Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/
    • NLM

      Simões R da S, Oliveira PR. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/
    • Vancouver

      Simões R da S, Oliveira PR. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/

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