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Generación de péptidos antimicrobianos mediante redes neuronales recurrentes
Author(s) -
Andrés Veléz Echeverry,
Carlos Mera,
Sergio Ordúz,
John W. Branch
Publication year - 2021
Publication title -
dyna
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.164
H-Index - 18
eISSN - 2346-2183
pISSN - 0012-7353
DOI - 10.15446/dyna.v88n216.88799
Subject(s) - humanities , medicine , philosophy
Los péptidos antimicrobianos (AMP) han tomado importancia en el desarrollo de nuevos antibióticos debido a su papel como inhibidores, no solo de bacterias sino también de virus, hongos y parásitos, entre otros. Desde el descubrimiento de los AMP, se han reportado miles, sin embargo, muchos de ellos no son adecuados para aplicaciones terapéuticas debido a sus largas secuencias de aminoácidos, baja potencia antimicrobiana y altos costos de producción. En este trabajo, proponemos utilizar redes neuronales recurrentes (RNN) con células LSTM para generar péptidos más potentes y económicos. Realizamos diferentes experimentos generando AMP sintéticos entre 12 y 20 aminoácidos. Los resultados muestran que podemos usar RNN y mejorar el proceso de generación en comparación con el método de plantillas manuales.

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