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Dirección de Estudios de Posgrado

Aguilera Mendoza Longendri

Posgrado: Ciencias de la Computación
Nivel:Doctorado en Ciencias
Matrícula:16161235
País de origen:Cuba
aguilera@cicese.edu.mx
Tesis

Título de tesis: Modelo descriptivo basado en redes de similitud molecular para el análisis visual de un espacio químico-biológico de péptidos bioactivos

Fecha de defensa: 2020-10-13 09:30:00

Líneas de generación y aplicación: Algoritmos y Biocomputación

Comité:

Carlos Alberto Brizuela Rodríguez - Codirector

Yovani Marrero Ponche - Codirector

Gabriel del Río Guerra - Miembro de comité

Israel Marck Martínez Pérez - Miembro de comité

Hugo Homero Hidalgo Silva - Miembro de comité

Publicaciones

Aguilera Mendoza, L., Marrero Ponce, Y., García Jacas, C. R., Chávez González, E. L., Beltrán Verdugo, J. A., Guillén Ramírez, H. A., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2020). Automatic construction of molecular similarity networks for visual graph mining in chemical space of bioactive peptides: an unsupervised learning approach. Scientific Reports, 10, 18074. doi: 10.1038/s41598-020-75029-1. (ID: 26306)
García Jacas, C. R., Marrero Ponce, Y., Vivas Reyes, R., Suárez Lezcano, J., Martinez Rios, F., Teran, J., & Aguilera Mendoza, L. (2020). Distributed and multicore QuBiLS¿MIDAS software v2.0: Computing chiral, fuzzy, weighted and truncated geometrical molecular descriptors based on tensor algebra. JOURNAL OF COMPUTATIONAL CHEMISTRY, 41(12), 1209-1227. doi: 10.1002/jcc.26167. (ID: 26056)
Aguilera Mendoza, L., Beltrán Verdugo, J. A., Guillén Ramírez, H. A., Marrero Ponce, Y., Tellez Ibarra, R., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2019). Graph-based data integration from bioactive peptide databases of pharmaceutical interest: toward an organized collection enabling visual network analysis. BIOINFORMATICS, 35(55), 4739-4747. doi: 10.1093/bioinformatics/btz260. (ID: 25449)
Nava Lara, R., Aguilera Mendoza, L., Brizuela Rodríguez, C. A., Peña, A., & Del Río, G. (2019). Heterologous Machine Learning for the Identification of Antimicrobial Activity in Human-Targeted Drugs. MOLECULES, 24(1258). doi: 10.3390/molecules24071258. (ID: 25452)
Beltrán Verdugo, J. A., Aguilera Mendoza, L., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2018). Optimal selection of molecular descriptors for antimicrobial peptides classification: An evolutionary feature weighting approach. BMC GENOMICS, 19(7), 672. doi: 10.1186/s12864-018-5030-1. (ID: 23884)
Beltrán Verdugo, J. A., Aguilera Mendoza, L., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2017, Noviembre). Feature weighting for antimicrobial peptides classification: A multi-objective evolutionary approach. 2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). Kansas City, MO (ID: 23022)
García Jacas, C. R., Aguilera Mendoza, L., González Pérez, R., Marrero Ponce, Y., Acevedo Martínez, L., Barigye, S., & Avdeenko, T. (2014). Multi-Server Approach for High-Throughput Molecular Descriptors Calculation based on Multi-Linear Algebraic Maps. Molecular Informatics, 34(1), 60-69. doi: 10.1002/minf.201400086. (ID: 24860)