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Dirección de Estudios de Posgrado

García González Luis Antonio

Posgrado: Ciencias de la Computación
Nivel:Doctorado en Ciencias
Matrícula:19161363
País de origen:Cuba
garciagl@cicese.edu.mx
Tesis

Título de tesis: Búsqueda de un conjunto óptimo de descriptores moleculares para la modelación QSAR

Fecha de defensa: 2023-12-06 11:00:00

Líneas de generación y aplicación: Por confirmar

Comité:

César Raúl García Jacas - Codirector

Carlos Alberto Brizuela Rodríguez - Codirector

Sergio Andrés Águila Puentes - Miembro de comité

José Luis Medina Franco - Miembro de comité

Hugo Homero Hidalgo Silva - Miembro de comité

Ansel Yoan Rodríguez González - Miembro de comité

Publicaciones

García González, L. A., Marrero Ponce, Y., Brizuela Rodríguez, C. A., & García Jacas, C. R. (2023). Overproduce and select, or determine optimal molecular descriptor subset via configuration space optimization? Application to the prediction of ecotoxicological endpoints. Molecular Informatics, 42(6), e202200227. doi: 10.1002/minf.202200227. (ID: 29442)
Meléndrez Carballo, G., Guerrero Vázquez, K., García González, L. A., Del Río, G., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2023). Embedded-AMP: A Multi-Thread Computational Method for the Systematic Identification of Antimicrobial Peptides Embedded in Proteome Sequences. Antibiotics, 12(1), 139. doi: 10.3390/antibiotics12010139. (ID: 29369)
García Jacas, C. R., García González, L. A., Martinez Rios, F., Tapia Contreras, I. P., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). Handcrafted versus non-handcrafted (self-supervised) features for the classification of antimicrobial peptides: complementary or redundant?. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS. doi: 10.1093/bib/bbac428. (ID: 28018)
García Jacas, C. R., Pinacho Castellanos, S. A., García González, L. A., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). Do deep learning models make a difference in the identification of antimicrobial peptides?. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 16. doi: 10.1093/bib/bbac094. (ID: 27757)