2024-03-28T12:25:20Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/4629022018-03-20T09:11:50Zcom_10803_381col_10803_395
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Field Programable Gate Array (FPGA)
Stochastic Computing
Random Number Generator (RNG)
Linear Feedback Shift Register (LFSR)
Boolean Chaos
Drug Discovery
Partial Atomic Charges
Merk Molecular Force Field (MMFF)
Virtual Screening (VS)
Supervised Machine Learning
Parzen Windows
Bayes Theorem
Receiving Operating Characteristic (ROC)
Molecular Electrostatic Potential (MEP)
Surface Site Interaction Points (SSIP)
Density Functional Theory (DFT)
Desarrollo y aceleración hardware de metodologías de descripción y comparación de compuestos orgánicos
:
Universitat de les Illes Balears,
2018
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/462902
cr |||||||||||
AAMMDDs2018 sp ||||fsm||||0|| 0 spa|c
Oliver Gelabert, Antoni,
autor
1 recurs en línia (299 pàgines)
Tesi
Doctorat
Universitat de les Illes Balears. Departament de Física
2018
Universitat de les Illes Balears. Departament de Física
Tesis i dissertacions electròniques
Rosselló Sanz, José Luís,
supervisor acadèmic
Prohens López, Rafel,
supervisor acadèmic
TDX
Introducción
El acelerado ritmo al que se genera y crece la información en la sociedad actual y la posible llegada de la tecnología de transistor a sus límites de tamaño exige la puesta en marcha de soluciones para el procesado eficiente de datos en campos específicos de aplicación.
Contenido
Esta tesis doctoral de carácter transdisciplinar a medio camino entre la ingeniería electrónica y la química computacional presenta soluciones optimizadas en hardware y en software para la construcción y el procesado eficiente de bases de datos moleculares.
En primer lugar se propone y se estudia el funcionamiento de bloques digitales que implementan funciones en lógica pulsante estocástica orientadas a tareas de reconocimiento de objetos. Especialmente se proponen y analizan diseños digitales para la construcción de generadores de números aleatorios (RNG) como base de estos sistemas que han sido implementados en dispositivos Field Programable Gate Array (FPGA).
En segundo lugar se propone y se evalúa un conjunto reducido de descriptores moleculares para la caracterización de compuestos orgánicos y la generación de bases de datos moleculares. Estos descriptores recogen información sobre la distribución de la carga molecular en el espacio y la energía electrostática. Las bases de datos generadas con estos descriptores se han procesado utilizando sistemas de computación convencionales en software y mediante sistemas de computación estocástica implementados en hardware mediante el uso de circuitería digital programable.
Finalmente se proponen optimizaciones para la estimación del potencial electrostático molecular (MEP) y para el cálculo de los puntos de interacción molecular derivados (SSIP).
Conclusiones
Por una parte, los resultados obtenidos ponen de manifiesto la importancia de la uniformidad de los RNG en el período de evaluación para poder implementar sistemas de computación estocástica de alta fiabilidad. Además, los RNG propuestos tienen una naturaleza aperiódica que minimiza las posibles correlaciones entre señales, haciendo que sean adecuados para la implementación de sistemas de computación estocástica.
Por otra parte, el conjunto de descriptores moleculares propuestos PED han demostrado obtener muy buenos resultados en comparación con otros métodos presentes en la literatura. Este hecho se ha discutido mediante los parámetros Area Under The Curve (AUC) y Enrichment Factor (EF) obtenidos de las curvas promedio Receiving Operating Characteristic (ROC). Además, se ha mostrado como la eficacia de los descriptores aumenta cuando se implementan en sistemas de clasificación con aprendizaje supervisado, haciéndolos adecuados para la construcción de un sistema de predicción de dianas terapéuticas eficiente.
En esta tesis, además, se ha determinado que los MEP calculados utilizando la teoría DFT y el conjunto de bases B3LYP/6-31*G en la superficie con densidad electrónica 0,01 au correlacionan bien con datos experimentales debido presumiblemente a la mayor contribución de las propiedades electrostáticas locales reflejadas en el MEP. Las parametrizaciones propuestas en función del tipo de hibridación atómica pueden haber contribuido también a esta mejora. Los cálculos realizados en dichas superficies suponen mejoras en un factor cinco en la velocidad de procesamiento del MEP.
Dado el aceptable ajuste a datos experimentales del método propuesto para el cálculo del MEP aproximado y de los SSIP, éste se puede utilizar con el fin de obtener los SSIP para bases de datos moleculares extensas o en macromoléculas como proteínas de manera muy rápida (ya que la velocidad de procesamiento obtenida puede alcanzar del orden de cinco mil átomos procesados por segundo utilizando un solo procesador).
Estas técnicas resultan de especial interés dadas las numerosas aplicaciones de los SSIP como por ejemplo el cribado virtual de cocristales o la predicción de energías libres en disolución.
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