| 07-03-2023 |
SimSpread-Ensemble - Development of an ensemble network-based method for drug discovery
SimSpread is a novel computational method to predict protein–ligand interaction that combines network-based inference with chemical similarity, useful for predicting drug targets, virtual screening, and drug repositioning. This project proposal intents to improve several limitations of SimSpread. Hypothesis: The combination of predictions obtained from SimSpread that use different similarity cutoffs into a single score using a machine learning (ML) model will increase predictive performance, eliminate empty predictions and eliminate the need to optimize similarity cutoff parameter, resulting in a more straightfoward and user-friendly model to predict drug-target interactions. Tasks: • Propose an ensemble predictive model. • Implement a hyperparameter optimization. • Compare the predictive performance. Candidates should have good programming skills.
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 20 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
SimSpread Web Server
SimSpread is a novel computational method to predict protein–ligand interaction that combines network-based inference with chemical similarity, useful for predicting drug targets, virtual screening, and drug repositioning. https://doi.org/10.3390/ijms23179666 The objective of this project proposal is the development of a web application to enable world-wide access to SimSpread to the international research community. Tasks: • Propose an architecture to receive and run jobs on two different servers. • Implement job queuing to handle multiple incoming jobs. • Implement user interface to select between multiple models and parameters. Candidates should have good programming skills.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Simulaciones de dinámica molecular de la interacción enzima-sustrato de resveratol O-metiltransferasa
La enzima resveratrol O-metiltransferasa de Vitis vinifera (VvROMT) es una enzima de interés industrial que sintetiza productos benéficos para la salud humana y de elevado valor comercial. En nuestro laboratorio mejoramos con éxito la eficiencia enzimática y selectividad de esta enzima. Sin embargo, nuestros actuales modelos moleculares estructurales de la enzima no son capaces de explicar de manera satisfactoria los resultados experimentales. Objetivo de este proyecto es realizar simulaciones de dinámica molecular de variantes de VvROMT en complejo con diversos sustratos para generar una modelo robusto de las relaciones bioactividad-estructura.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Desarrollo de una aplicación web para la minería de abstracts biomédicos
Implementar una aplicación web bioinformática basada en minería de textos para extraer información con respecto a la bioactividad de compuestos químicos y de fármacos. La herramienta se aplicará a las publicaciones biomédicas contenidas en el sistema bibliográfico PubMed con el fin de apoyar el reposicionamiento de fármacos. El objetivo es desarrollar una herramienta que es capaz de procesar de manera automatizada un compuesto químico y un blanco farmacéutico para luego clasificar la interacción en novedosa o conocida. El/la postulante debería tener experiencia en programación.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 07-03-2023 |
Keywords:
machine learning
bioinformatica
red
red social
aprendizaje maquina
Proteínas
Diseño de fármacos
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 07-03-2023 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |