Un proceso biológico crucial llamado angiogénesis desempeña un papel vital en la migración, el crecimiento y la curación de heridas de las células endoteliales y otros procesos que se controlan mediante señales químicas. La angiogénesis es el proceso que controla el crecimiento de los vasos sanguíneos dentro de los tejidos, mientras que las proteínas de la angiogénesis desempeñan un papel importante en el buen funcionamiento de este proceso. El equilibrio de estas señales es necesario para el buen funcionamiento de la angiogénesis. El desequilibrio de estas señales aumenta la formación de vasos sanguíneos, lo que provoca un crecimiento anormal o varias enfermedades, incluido el cáncer. El trabajo propuesto se centra en el desarrollo de un modelo de predicción de dos niveles utilizando diferentes clasificadores como el bosque aleatorio (RF), la red neuronal y la máquina de vectores de apoyo. El primer nivel realiza la identificación in silico de las proteínas de angiogénesis basándose en la estructura primaria. En el caso de que la proteína sea una proteína de angiogénesis, el segundo nivel predice si la proteína está relacionada con la angiogénesis tumoral o no. El rendimiento del modelo se evalúa mediante varias técnicas de validación. El modelo se evaluó utilizando la validación cruzada k-fold, la prueba independiente, la autoconsistencia y la prueba jackknife. La precisión global utilizando un clasificador RF para la angiogénesis en el primer nivel fue del 97,8
y para la angiogénesis tumoral en el segundo nivel fue del 99,5%, la RNA mostró una precisión del 94,1
para la angiogénesis y 79,9 para la angiogénesis tumoral, y la precisión de SVM para la angiogénesis fue de 78,8
y para la angiogénesis tumoral fue del 65,19%.
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