Estudio de modelos predictivos de redes complejas en Parasitología
- Riera Fernández, Pablo José
- Francisco Prado Prado Director
- Humberto González Díaz Director
Universidade de defensa: Universidade de Santiago de Compostela
Fecha de defensa: 10 de febreiro de 2012
- Florencio Martínez Ubeira Presidente
- José Manuel Leiro Vidal Secretario
- Jose Luís Cagide Fajín Vogal
- Isela García Pintos Vogal
- Riccardo Concu Vogal
Tipo: Tese
Resumo
En Parasitología podemos encontrar gran cantidad de sistemas complejos, como son las redes de interacciones parásito-hospedador o las redes de propagación de enfermedades parasitarias. Las bases de datos de estos sistemas contienen información no del todo precisa. Esto determina la necesidad de re-evaluación de estos datos. Pero al ser bases de datos con una enorme cantidad de información su re-evaluación en términos experimentales es difícil. Por ello resulta interesante adaptar y aplicar a estos sistemas metodologías computacionales ya desarrolladas en otros campos para estudiar sistemas complejos. En esta tesis usamos las cadenas de Markov para extender los índices topológicos de grafos químicos al estudio de redes complejas en Parasitología y obtener modelos QSAR/QSPR para evaluar la calidad de las conexiones de dichas redes.