@mastersthesis{20.500.12880/5120,
year = {2022},
month = {11},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/5120},
abstract = {Un epítopo de célula B es la región de un antígeno donde se une un anticuerpo. Generar
herramientas que faciliten la predicción de epítopos de células B tiene gran interés para el 
diseño de vacunas o anticuerpos específicos. En el presente estudio se procesaron secuencias 
de aminoácidos de epítopos lineales neutralizantes y no neutralizantes procedentes de Immune 
Epitope Data Base (IEDB). Se automatizó un algoritmo de selección y extracción de secuencias 
repetidas entre observaciones solapadas para reducir la redundancia y enriquecer la muestra 
con patrones subepitópicos potencialmente relevantes. Se calcularon diversas variables 
fisicoquímicas y estructurales para la aplicación de un modelo de machine learning y un modelo 
manual para la clasificación y predicción de la capacidad de neutralización. Aunque las 
predicciones no resultaron estadísticamente significativas, la aplicación del algoritmo de 
selección mejoró los parámetros de predicción},
title = {Predicción de epítopos B neutralizantes},
keywords = {Predicción de epítopos},
keywords = {Inmunoinformática},
keywords = {Neutralización antigénica},
author = {Jarque Canalías, Isidro},
}