Data d'alta al repositori: 2022-03-01
Resum: Molecular fingerprints have been used regularly in virtual screening and drug discovery. Molecular fingerprints combine the results of more complex techniques, paired with the efficiency that comes with binary data structures. However, there are different types with a huge variety within them, that each results in a different fingerprint for the same molecule. This project aims to develop a tool to compare 10 different fingerprints, and use it to rank how each of them performs according to 4 different metrics. In ordero to achieve this, we will use this tool on one of the common benchmarks that exist in cheminformatics, the Directory of Useful Decoys. Les empremtes dactilars moleculars s'han utilitzat regularment en la detecció virtual i el descobriment de fàrmacs. Les empremtes dactilars moleculars combinen els resultats de tècniques més complexes, combinades amb l'eficiència que ofereix les estructures de dades binàries. No obstant això, hi ha diferents tipus amb una gran varietat dins d'ells, que cadascú resulta en una empremta digital diferent per a la mateixa molècula. Aquest projecte pretén desenvolupar una eina per comparar 10 empremtes dactilars diferents i utilitzar-la per classificar el rendiment de cadascuna d'elles segons 4 mètriques diferents. Per aconseguir-ho, utilitzarem aquesta eina en un dels punts de referència habituals que existeixen a la cheminformàtica, el Directory of Usefull Decoys.
Matèria: Bioquímica i biotecnologia
Idioma: en
Àrees temàtiques: Bioquímica y biotecnología Biochemistry and biotechnology Bioquímica i biotecnologia
Departament: Bioquímica i Biotecnologia
Estudiant: Villaró Serrano, Oriol
Curs acadèmic: 2020-2021
Títol en diferents idiomes: FiBeFTa: encontrando el mejor fingerprint para distingir entre activos y decoys: aplicación a la SARS-CoV-2 proteasa principal FiBeFTa: Finding the best fingerprint for discerning between actives and decoys: application to the SARS-CoV-2 main protease FiBeFTa: trobant el millor fingerprint per distingir entre actius i decoys: aplicació a la SARS-CoV-2 proteasa principal
Data de la defensa del treball: 2021-09-16
Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess
Paraules clau: Fingerprint molecular, cribaje virtual, bioinformática Molecular fingerprint, virtual screening, bioinformatics Fingerprint molecular, cribatge virtual, bioinformàtica
Confidencialitat: No
Títol en la llengua original: FiBeFTa: Finding the best fingerprint for discerning between actives and decoys: application to the SARS-CoV-2 main protease
Director del projecte: Garcia-Vallve, Santi
Ensenyament(s): Biotecnologia
Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV