Santos Reyes, JoséRivas Dorado, HéctorEnxeñaría informática, Grao en2022-07-222022-07-222022http://hdl.handle.net/2183/31212[Resumen] El objetivo de este trabajo es obtener automáticamente, mediante un algoritmo evolutivo, un conjunto de propiedades para codificar los aminoácidos en el ámbito de la predicción de estructuras secundarias de proteínas. Se pretende que estas propiedades reflejen las relaciones que existen entre los aminoácidos, además de servir como reducción de dimensionalidad en la entrada de clasificadores/predictores actuales. Para conseguir automáticamente estas propiedades se ha utilizado un algoritmo evolutivo, Evolución Diferencial, y dos algoritmos de clasificación: Minimum Distance Classifier y k-NN. Las propiedades obtenidas se han comparado con la codificación neutra y estándar que no presupone ninguna relación entre los aminoácidos. La comparación se ha realizado con un clasificador neuronal. Los resultados muestran que las propiedades artificiales tienen un rendimiento muy similar, incluso superior, y que podrían emplearse para reducir el número de entradas de clasificadores actuales.spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Selección automática de característicasPredicción de estructura secundaria de proteínasEvolución diferencialRedes de neuronas artificialesbachelor thesisopen access