Edició de drogues per a la predicció de l'afinitat d'unió proteïna-fàrmac

Identificador:  TFG:9591

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG9591

Autors:  Lacambra Chen, Joel

Resum:
Aquest Treball de Fi de Grau presenta una eina a Python que permet visualitzar i editar molècules, a més de predir la seva afinitat amb la proteasa principal del SARS-CoV-2 usant models de xarxes neuronals gràfiques (GCN, GIN i GINE). La interfície, desenvolupada amb PySide6 i RDKit, és interactiva, lleugera i personalitzable. Es van fer servir tècniques d'aprenentatge automàtic amb PyTorch Geometric per entrenar i avaluar els models.