A novel real-time editor for protein-ligand binding affinity prediction using structural comparison

Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)

Confidencialitat: No

Ensenyament(s): Enginyeria de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial

Aprenentatge Servei: No

Títol en diferents idiomes: Un nou editor en temps real per a la predicció de l'afinitat d'unió proteïnes-lligants mitjançant la comparació estructural

Resum: Aquesta tesi presenta un nou mètode per a la predicció de l'afinitat d'unió proteïna-lligand, integrant comparacions estructurals mitjançant Graph Edit Distance (GED) i descriptors moleculars. Es desenvolupa un editor gràfic en temps real per visualitzar estructures moleculars, calcular GED i comparar afinitats d'unió. Els resultats experimentals sobre el conjunt de dades principal de proteases del SARS-CoV-2 demostren l'eficiència de l'enfocament, combinant la interpretabilitat i la precisió de la predicció. A més, s'utilitza un model K-Nearest Neighbors (KNN) per a la predicció d'afinitat, recolzat per eines quantitatives d'anàlisi d'errors i visualització. Aquesta recerca s'alinea amb els esforços en curs de la Universitat Rovira i Virgili (URV) per innovar mètodes computacionals de descobriment de fàrmacs, emfatitzant la transparència i les aplicacions pràctiques en quimioinformàtica.

Matèria: Proteïnes

Curs acadèmic: 2024-2025

Idioma: en

Data de la defensa del treball: 2025-06-12

Àrees temàtiques: Enginyeria informàtica

Estudiant: Parade Patil, Kuldeep Shivaji

Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Data d'alta al repositori: 2026-03-13

Crèdits del TFM: 9

Paraules clau: editor temps real, afinitat d'unió, comparació estructural

Títol en la llengua original: A novel real-time editor for protein-ligand binding affinity prediction using structural comparison

Drets d'accés: info:eu-repo/semantics/openAccess

Director del projecte: Serratosa Casanelles, Francesc d'Assís