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Titulo: Metodología
multi-modal en relaciones cuantitativas estructura-actividad
Títle: Multi-Modal approach in quantitative
structure-activity relationships studies
Autores:
Lisset Cabrera-Leyva,I Julio
Cesar Madera Quintana,I César R. García-Jacas,II
Yovani Marrero-PonceIII
I Grupo de Investigación de
Inteligencia Artificial (AIRES), Facultad de Informática,
Universidad de Camagüey, Camagüey, Cuba. E-mail: lisset.cabrera@reduc.edu.cu
II Escuela de Sistemas y Computación, Pontificia Universidad
Católica del Ecuador Sede Esmeraldas (PUCESE), Esmeraldas,
Ecuador.
Grupo de Investigación de Bioinformática, Centro de
Estudio de Matemática Computacional (CEMC), Universidad de
las Ciencias Informáticas (UCI), La Habana, Cuba.
III Universidad San Francisco de Quito (USFQ), Grupo de Medicina
Molecular y Traslacional (MeM&T), Colegio de Ciencias de la
Salud (COCSA), Quito, Ecuador.
RESUMEN
Los estudios QSAR definidos en la
literatura están basados en enfoques uni-modales, dejando
de analizar conjuntos de datos que contienen distintas informaciones
químicas. En esta investigación se propone aplicar
por primera vez y analizar el comportamiento del enfoque multi-modal
en el desarrollo de estudios QSAR. Para este fin se utilizó
una base de compuestos con actividad hepatotóxica, a partir
de la cual se construyeron cuatro modalidades considerando distintos
descriptores moleculares basados en diversas teorías y enfoques.
Se desarrollaron varios modelos usando los enfoques uni-modales
y multi-modales utilizando algoritmos de clasificación reportados
en la literatura e implementados en el lenguaje R. Los parámetros
de cada uno de los algoritmos se optimizaron con el procedimiento
"parametertuningwithrepeatedgrid-searchcross-validation",
mientras la validación de dichos modelos se realizó
mediante validación cruzada de 10 pliegues con 10 repeticiones.
Estadísticamente se comprobó que el enfoque multimodal
mejora el desempeño de los modelos predictivos comparado
con algunos de los modelos derivados de los conjuntos de datos con
modalidades individuales.
Palabras Clave: enfoque
multi-modal, enfoque uni-modal, estudios QSAR.
ABSTRACT
The QSAR studies defined in the literature
are based on uni-modal approaches and do not consider datasets with
different chemical information. Thus, this research has as objective
to apply and analyze the behavior of multi-modal approaches when
QSAR studies are carried out. To this end, a compound dataset with
hepatotoxicity activity was employed and four modalities were built
considering molecular descriptors based on different mathematical
theories. Also, several predictive models were developed taking
into account both uni-modal and multi-modal approaches by using
classification algorithms reported in the literature and implemented
in R language. The parameters of these algorithms with the procedure
"parameter tuning with repeated grid-search cross-validation"
were optimized, while the strategy 10-fold cross-validation with
10 repetitions was used to corroborate the predictive accuracy of
the models. As result of this study it can be stated that the behavior
of the models based on multi-modal approach present significant
differences with to those models developed from uni-modal approaches.
Key Words: multi-modal
approach, uni-modal approach, QSAR studies.
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