Fecha de alta en el repositorio: 2022-03-01
Resumen: 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.
Materia: Bioquímica i biotecnologia
Idioma: en
Áreas temáticas: Bioquímica y biotecnología Biochemistry and biotechnology Bioquímica i biotecnologia
Departamento: Bioquímica i Biotecnologia
Estudiante: Villaró Serrano, Oriol
Curso académico: 2020-2021
Título en diferentes idiomas: 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
Fecha de la defensa del treball: 2021-09-16
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Palabras clave: Fingerprint molecular, cribaje virtual, bioinformática Molecular fingerprint, virtual screening, bioinformatics Fingerprint molecular, cribatge virtual, bioinformàtica
Confidencialidad: No
Título en la lengua original: FiBeFTa: Finding the best fingerprint for discerning between actives and decoys: application to the SARS-CoV-2 main protease
Director del proyecto: Garcia-Vallve, Santi
Enseñanza(s): Biotecnologia
Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Repositori URV