Métricas de enriquecimiento para la identificación de estabilizadores del cuarteto G telomérico usando algoritmo genético

  • Correa Melissa Universidad de las Américas, Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Ingeniería en Biotecnología, Quito-Ecuador
  • Solórzano Santiago Consultor para el PNUD proyecto de las Naciones Unidas para el desarrollo
Palabras clave: Metricas de enriquecimiento, Telómero, Cuarteto G (G4), CompScore

Resumen

En este estudio se encuentra detallada una combinación de herramientas computacionales de acoplamiento y cribado virtual, en 108 moléculas activas y 3620 señuelos para encontrar estabilizadores del cuarteto G (G4). Para tener resultados más precisos se aplicaron combinaciones de programas de acoplamiento con quince funciones de puntuación energética. La validación y evaluación de las métricas se realizó con el algoritmo genético CompScore. Los resultados evidenciaron un aumento en BEDROC y EF del 50% en comparación a otras estrategias, además de reflejar un reconocimiento temprano de moléculas activas. A partir de estos resultados es posible trabajar con las moléculas que presentaron un buen reconocimiento temprano y evaluar su efecto como estabilizadores de G4. De esta manera se garantiza resultados más eficientes y precisos en la etapa preclínica para el desarrollo de anticancerígenos.

Palabras Clave: Metricas de enriquecimiento; telomero; cuarteto G (G4); CompScore.

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Biografía del autor/a

Correa Melissa, Universidad de las Américas, Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Ingeniería en Biotecnología, Quito-Ecuador

Melissa Correa es Egresada de Ingeniería en Biotecnología en la Universidad de las Américas en Quito-Ecuador. Con participación destacada en el primer foro de CEBIO, congreso internacional de Biotecnología UDLA y final continental Solacyt 2020 en México. Desarrollo de proyectos en Biorreactores de inmersión temporal y fotobiorreactores presentados a nivel internacional.

Solórzano Santiago, Consultor para el PNUD proyecto de las Naciones Unidas para el desarrollo

Santiago Solórzano es Máster en Inteligencia Artificial, cuenta con una Ingeniería en Redes y Telecomunicaciones, Tecnología en Electrónica Instrumentación y Aviónica; consultor para el PNUD. Su formación le ha permitido manejar y desarrollar proyectos con tecnología de punta impulsando soluciones de múltiples ingenierías, en el ámbito de la Robótica, IA, IoT, WSN, Electrónica.

Publicado
2020-04-24
Cómo citar
Correa, M., & Solórzano, S. (2020). Métricas de enriquecimiento para la identificación de estabilizadores del cuarteto G telomérico usando algoritmo genético. Minerva, 1(1), 13-23. Recuperado a partir de http://minerva.autanabooks.com/index.php/Minerva/article/view/2
Sección
Artículos