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 |
21-12-2022 |
Plataforma de Software basada en Cloud Computing y técnicas de IA para mejorar la Educación Medica.
El proyecto de investigación multidisciplinar reúne a las escuelas de Ingeniería y Medicina en la creación de una plataforma global basada en servicios de Cloud Computing y técnicas de IA para mejorar la Educación Médica. El estudiante realizará un trabajo de investigación en esta temática y desarrollará una solución de software que será incorporada como una funcionalidad a la plataforma educacional.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 5/5 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 |
21-12-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 5/5 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |