Modeling of proteins

Resumen

En el artículo I se analizaron cuatro hipótesis en el contexto del mapeo de variables categóricas en problemas de clasificación de proteínas: (1) traducción, (2) permutación, (3) constante y (4) eigenvalues. Los resultados sugieren que estas cuatro hipótesis son válidas. En el artículo II, el enfoque propuesto es capaz de generar una precisión, sensibilidad y especificidad de pronósticos de clasificación del 97,69%, 95,02% y 98,26%, respectivamente, lo que ilustra que una combinación de metilación del ADN con métodos no lineales como las redes neuronales artificiales puede identificar pacientes con un carcinoma. En el artículo III se demostró que los datos de expresión génica pueden ser analizados con éxito con técnicas de aprendizaje automático para diferenciar pacientes sanos y pacientes con enfermedad pulmonar intersticial esclerosis sistémica (EPI-SSc). En el artículo IV, siguiendo un enfoque de aprendizaje automático, fue posible identificar una lista de genes relacionados con la enfermedad inflamatoria intestinal.