RESUMEN
En este proyecto se desarrollarán métodos basados en inteligencia
computacional para mejorar el desempeño de los métodos QSAR
(Quantitative Structure-Activity Relationship) en la predicción de
propiedades. Para alcanzar este objetivo, las investigaciones se
centrarán en el desarrollo de técnicas de feature selection (selección
de atributos) y clustering (agrupamiento de datos) tanto para
minimizar el uso de descriptores (y así aumentar la generalidad del
método) como para desarrollar en forma sistemática modelos de
predicción específicos para familias de datos. Los casos de estudio se
orientarán hacia problemas de química computacional, especialmente la
predicción de propiedades ADME-Tox.