Estudio de modelos predictivos de redes complejas en Parasitología
- Riera Fernández, Pablo José
- Francisco Prado Prado Director/a
- Humberto González Díaz Director/a
Universidad de defensa: Universidade de Santiago de Compostela
Fecha de defensa: 10 de febrero de 2012
- Florencio Martínez Ubeira Presidente
- José Manuel Leiro Vidal Secretario
- Jose Luís Cagide Fajín Vocal
- Isela García Pintos Vocal
- Riccardo Concu Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
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.