Page 42 - 79_04
P. 42

Perspectiva	
  general	
  sobre	
  el	
  proceso	
  de	
  desarrollo	
  de	
  fármacos…	
  

	
  

     74. Li,	
  Z.;	
  Han,	
  L.;	
  Xue,	
  Y.;	
  Yap,	
  C.;	
  Li,	
  H.;	
  Jiang,	
  L.;	
  &	
  Chen,	
  Y.	
  MODEL—molecular	
  descriptor	
  lab:	
  
          A	
  web-­-based	
  server	
  for	
  computing	
  structural	
  and	
  physicochemical	
  features	
  of	
  compounds.	
  
          Biotechnol	
   Bioeng	
   2007,	
   97,	
   389.	
   Este	
   software	
   se	
   encuentra	
   disponible	
   en:	
  
          http://jing.cz3.nus.edu.sg/cgi-­-bin/model/model.cgi	
  (visitado	
  el	
  1	
  de	
  octubre	
  de	
  2013).	
  

     75. Molecular	
   descriptors:	
   The	
   free	
   online	
   resource.	
  
          http://www.moleculardescriptors.eu/index.htm	
  (visitado	
  el	
  1	
  de	
  octubre	
  de	
  2013).	
  

     76. Bender,	
   A.;	
   &	
   Glen,	
   R.	
   C.	
   Molecular	
   similarity:	
   A	
   key	
   technique	
   in	
   molecular	
   informatics.	
  
          Org	
  Biomol	
  Chem	
  2004,	
  2,	
  3204.	
  

     77. Janecek,	
  A.;	
  Gansterer,	
  W.;	
  Demel,	
  M.;	
  &	
  Ecker,	
  G.	
  In	
  Proceedings	
  of	
  the	
  Workshop	
  on	
  New	
  
          Challenges	
   for	
   Feature	
   Selection	
   in	
   Data	
   Mining	
   and	
   Knowledge	
   Discovery	
   (FSDM	
   2008);	
  
          Saeys,	
   Y.,	
   Liu,	
   H.,	
   Inza,	
   I.,	
   Wehenkel,	
   L.,	
   Van	
   de	
   Peer,	
   Y.,	
   Eds.;	
   JMLR:	
   Workshop	
   and	
  
          Conference	
  Proceedings;	
  Antwerp,	
  Belgium,	
  2008;	
  p	
  90.	
  

     78. Steinbach,	
   M.;	
   Ertöz,	
   L.;	
   &	
   Kumar,	
   V.	
   In	
   New	
   directions	
   in	
   statistical	
   physics:	
   econophysics,	
  
          bioinformatics,	
   and	
   pattern	
   recognition;	
   Wille,	
   L.	
   T.,	
   Ed.;	
   Springer-­-Verlag;	
   Berlin,	
   2000;	
   p	
  
          273.	
  

     79. John,	
   G.	
   H.;	
   Kohavi,	
   R.;	
   &	
   Pfleger,	
   K.	
   In	
   Eleventh	
   International	
   Conference	
   on	
   Machine	
  
          Learning	
   (ICML)	
   Cohen,	
   W.	
   W.,	
   Hirsh,	
   H.,	
   Eds.;	
   Morgan	
   Kaufman;	
   Rutgers	
   University,	
   New	
  
          Brunswick,	
  NJ,	
  USA,	
  1994;	
  p	
  121.	
  

     80. Watanabe,	
  S.	
  Knowing	
  and	
  guessing:	
  A	
  quantitative	
  study	
  of	
  inference	
  and	
  information;	
  John	
  
          Wiley	
  &	
  Sons	
  Inc;	
  New	
  York,	
  1969.	
  

     81. Roth,	
  H.	
  J.	
  There	
  is	
  no	
  such	
  thing	
  as	
  ‘diversity’!	
  Curr	
  Opin	
  Chem	
  Biol	
  2005,	
  9,	
  293.	
  
     82. Böcker,	
   A.;	
   Schneider,	
   G.;	
   &	
   Teckentrup,	
   A.	
   Status	
   of	
   HTS	
   data	
   mining	
   approaches.	
   QSAR	
  

          Comb	
  Sci	
  2004,	
  23,	
  207.	
  
     83. Selwood,	
  D.	
  L.;	
  Livingstone,	
  D.	
  J.;	
  Comley,	
  J.	
  C.	
  W.;	
  O’Dowd,	
  A.	
  B.;	
  Hudson,	
  A.	
  T.;	
  Jackson,	
  P.;	
  

          Jandu,	
   K.	
   S.;	
   Rose,	
   V.	
   S.;	
   &	
   Stables,	
   J.	
   N.	
   Structure-­-activity	
   relationships	
   of	
   antifilarial	
  
          antimycin	
  analogues,	
  a	
  multivariate	
  pattern	
  recognition	
  study.	
  J	
  Med	
  Chem	
  1990,	
  33,	
  136.	
  
     84. Zheng,	
   W.;	
   &	
   Tropsha,	
   A.	
   Novel	
   variable	
   selection	
   quantitative	
   structure-­-property	
  
          relationship	
   approach	
   based	
   on	
   the	
   k	
   nearest	
   neighbor	
   principle.	
   J	
   Chem	
   Inf	
   Comput	
   Sci	
  
          2000	
  40,	
  185.	
  
     85. Dudek,	
   A.	
   Z.;	
   Arodz,	
   T.;	
   &	
   Gálvez,	
   J.	
   Computational	
   methods	
   in	
   developing	
   quantitative	
  
          structure-­-activity	
   relationships	
   (QSAR):	
   A	
   review.	
   Comb	
   Chem	
   High	
   Throughput	
   Screen	
  
          2006,	
  9,	
  1.	
  
     86. Nath,	
  R.;	
  Rajagopalan,	
  B.;	
  &	
  Ryker,	
  R.	
  Determining	
  the	
  saliency	
  of	
  input	
  variables	
  in	
  neural	
  
          networks	
  classifiers.	
  Comput	
  Ops	
  Res	
  1997,	
  24,	
  767.	
  
     87. Koivalishyn,	
  V.;	
  Tetko,	
  V.	
  I.;	
  Luik,	
  A.	
  I.;	
  Kholodovych,	
  V.	
  V.;	
  Villa,	
  A.	
  E.	
  P.;	
  &	
  Livingstone,	
  D.	
  J.	
  
          Neural	
   networks	
   studies.	
   Variable	
   selection	
   in	
   the	
   cascade-­-correlation	
   learning	
  
          architecture.	
  J	
  Chem	
  Inf	
  Comput	
  Sci	
  1998,	
  38,	
  651.	
  
     88. Todeschini,	
   R.;	
   Galvagni,	
   D.;	
   Vilchez,	
   J.	
   L.;	
   Del	
   Olmo,	
   M.;	
   &	
   Navas,	
   N.	
   Kohonen	
   artificial	
  
          neural	
   networks	
   as	
   a	
   tool	
   for	
   wawelength	
   selection	
   in	
   multicomponent	
  
          spectrofluorimetric	
   PLS	
   modeling:	
   application	
   to	
   phenol,	
   o-­-cresol,	
   m-­-cresol	
   and	
   p-­-cresol	
  
          mixtures.	
  Trends	
  Anal	
  Chem	
  1999,	
  18,	
  93.	
  
     89. Burden,	
   F.	
   D.;	
   Ford,	
   M.	
   G.;	
   Whitley,	
   D.	
   C.;	
   &	
   Winkler,	
   D.	
   A.	
   Use	
   of	
   automatic	
   relevance	
  
          determination	
   in	
   QSAR	
   studies	
   using	
   Bayesian	
   neural	
   networks.	
   J	
   Chem	
   Inf	
   Comput	
   Sci	
  
          2000,	
  40,	
  1423.	
  
     90. Agrafiotis,	
   D.	
   K.;	
   &	
   Cedeno,	
   W.	
   Feature	
   selection	
   for	
   structureactivity	
   correlation	
   using	
  
          binary	
  particle	
  swarms.	
  J	
  Med	
  Chem	
  2002,	
  45,	
  1098.	
  
     91. Tetko,	
   I.	
   V.;	
   Villa,	
   A.	
   E.;	
   &	
   Livingstone,	
   D.	
   J.	
   Neural	
   network	
   studies.	
   Variable	
   selection.	
   J	
  
          Chem	
  Inf	
  Comput	
  Sci	
  1996,	
  36,	
  794.	
  
     92. Glen,	
  R.	
  C.;	
  &	
  Adams,	
  S.	
  E.	
  Similarity	
  metrics	
  and	
  descriptor	
  spaces	
  –	
  Which	
  combinations	
  
          to	
  choose?	
  QSAR	
  Comb	
  Sci	
  2006,	
  25,	
  1133.	
  
     93. Guyon,	
   I.;	
   &	
   Elisseeff,	
   A.	
   An	
   introduction	
   to	
   variable	
   and	
   feature	
   selection.	
   J	
   Mach	
   Lear	
  
          Research	
  2003,	
  3,	
  1157.	
  
     94. Hall,	
   M.;	
   Frank,	
   E.;	
   Holmes,	
   G.;	
   Pfahringer,	
   B.;	
   Reutemann,	
   P.;	
   &	
   Witten,	
   I.	
   H.	
   The	
   WEKA	
  
          Data	
  Mining	
  Software:	
  An	
  Update.	
  SIGKDD	
  Explor	
  Newsl	
  2009	
  11,	
  10.	
  
     95. Machine	
  Learning	
  Group.	
  Weka.	
  http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/	
  (visitado	
  el	
  1	
  de	
  
          octubre	
  de	
  2013).	
  
     96. Tversky,	
  A.	
  Features	
  of	
  similarity.	
  Psychol	
  Rev	
  1977,	
  84,	
  327.	
  
     97. Chen,	
  X.;	
  &	
  Brown,	
  F.	
  K.	
  Asymmetry	
  of	
  chemical	
  similarity.	
  ChemMedChem	
  2007,	
  2,	
  180	
  	
  

                                                                                                                            	
  559	
  

	
  
   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47