Machine and Deep Learning Models to Predict Acetylcholinesterase Activity
Detalhes
- Tipo de apresentação: Apresentação de Pôster / Poster Communications
- Eixo temático: Aprendizado de Máquina/Inteligência Artificial
- Palavras chaves: Alzheimer Disease; drug design; Machine Learning; Docking;
- 1 Universidade Federal de São João del Rei MG / Universidade Federal do Oeste do Pará
- 2 Universidade Estadual de Feira de Santana
- 3 University of the Incarnate Word
Machine and Deep Learning Models to Predict Acetylcholinesterase Activity
Alex Taranto
Universidade Federal de São João del-Rei
Resumo
There is urgency in finding new drugs capable of preventing the progress of the disease, controlling symptoms, and increasing the survival of patients with AD
Thus, supervised models, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM) and Deep Learning, were generated through Jupyter Notebook.
Finally, the MLP model can contribute to the development of new compounds for the treatment of patients with Alzheimer's disease.
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