%0 Journal Article
%T Using multi-classifiers to predict HIV drug resistance Predicci車n de resistencia a f芍rmacos del VIH utilizando multiclasificadores
%A Joel Arencibia Ram赤rez
%A Isis Bonet
%J Revista Cubana de Ciencias Inform芍ticas
%D 2012
%I Universidad de las Ciencias Inform芍ticas
%X Protein to nine inhibitors. A multiclassifier which makes clusters to divide the dataset considering the base classifiers performance is particularly used. The system learns how to decide from the group, which are the best classifiers for a given pattern, using a meta-classifier. The datasets were built starting from the pairs genotype-phenotype, available on Stanford database. A tool to convert a dataset from a format to another one was developed and it was used for this purpose. An extension of the Weka Machine Learning Workbench was used to train the classifiers. The choice of the base classifiers was done by using a tool for calculating some diversity measures, which were developed for improving that process. The results were compared to the ones reached for other classifiers and multiclassifiers. So we could determine the multiclassifier with the best performance for each inhibitor, which reached correct classifications up to 97% for most of the datasets. The trained multiclassifiers can be used to predict the resistance of new VIH mutations to these drugs.   El presente trabajo muestra el uso de multiclasificadores  para mejorar la predicci車n de resistencia de la prote赤na transcriptasa inversa, ante 9 inhibidores de la misma. Espec赤ficamente se utiliza un multiclasificador que divide la base en conjuntos de casos bien clasificados por los diferentes clasificadores bases, combinando las salidas con un metaclasificador. Las bases de casos se construyeron a partir de la relaci車n genotipo-fenotipo de varios mutantes del virus, disponible en la base de datos de Stanford, para lo que se utiliz車 una herramienta desarrollada con este prop車sito. Para entrenar los clasificadores y multiclasificadores se utiliz車 una extensi車n de la plataforma de aprendizaje automatizado Weka. La selecci車n de los clasificadores de base se facilit車 con la  implementaci車n de una aplicaci車n para el c芍lculo de diferentes medidas de diversidad. Los resultados fueron comparados con otros clasificadores y multiclasificadores, determinando para cada inhibidor, aquel con mejores resultados, logrando una efectividad superior al 97% en la mayor赤a de los casos. Los multiclasificadores entrenados, podr芍n utilizarse para predecir la resistencia a estos f芍rmacos, partiendo de la informaci車n gen谷tica de nuevas cepas del virus.
%K clasificaci車n
%K clasificadores
%K modelos de combinaci車n de clasificadores
%K multiclasificadores
%K predicci車n de resistencia a f芍rmacos
%K vih
%K sida
%U https://rcci.uci.cu/index.php/rcci/article/view/179