Propuesta para resolver el problema de predicción de complejos de proteínas usando agentes inteligentes que aprenden usando técnicas de sistemas inmunológicos artificiales
En este trabajo se propone una técnica original del área de la inmunobiología para predecir las estructuras tridimensionales de complejos de proteínas-macromoléculas conformadas por dos o más proteínas encastradas para cumplir una función metabólica o estructural de la célula. La inmunobiología desc...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19698 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se propone una técnica original del área de la inmunobiología para predecir las estructuras tridimensionales de complejos de proteínas-macromoléculas conformadas por dos o más proteínas encastradas para cumplir una función metabólica o estructural de la célula. La inmunobiología describe las técnicas usadas por el sistema inmune de los vertebrados para identificar patógenos. Esas mismas técnicas fueron recogidas por la IA para resolver problemas de clasificación. El trabajo recoge la capacidad innata del Sistema Inmunológico (SI) natural para aprender la geometría de las moléculas, pero no para identificar cuerpos extraños, sino con el objetivo de reconstruir complejos de proteínas comparando las geometrías aprendidas. |
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