%0 Thesis
%A Jarque Canalías, Isidro
%8 2022-11
%U https://hdl.handle.net/20.500.12880/5120
%X 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
%T Predicción de epítopos B neutralizantes
%K Predicción de epítopos
%K Inmunoinformática
%K Neutralización antigénica
%~ END