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Alfa-queratina
La alfa-queratina (α-queratina, queratina alfa o queratina-α) es un tipo de queratina.
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AlphaFold
AlphaFold es un programa de inteligencia artificial (IA) desarrollado por DeepMind de Alphabet que realiza predicciones de la estructura de las proteínas mediante el sistema de aprendizaje profundo.
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Aminoácido
Un aminoácido (a veces abreviado como AA), es una molécula orgánica con un grupo amino (-NH2) y un grupo carboxilo (-COOH) en un extremo.
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Apolar
Las moléculas apolares son aquellas moléculas que se producen por la unión entre átomos que poseen igual electronegatividad, por lo que las fuerzas con las que los átomos que conforman la molécula atraen los electrones del enlace que son iguales.
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Beta-queratina
La beta-queratina (β-queratina, queratina-beta o queratina-β) es una proteína de la familia de la queratina.
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Cisteína
La cisteína (abreviada como Cys o C) es un α-aminoácido con la fórmula química HS-CH2-CHNH2-COOH.
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Colágeno
El colágeno es una proteína estructural de la matriz extracelular que se encuentra en tejidos conectivos.
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Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction
Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) (Evaluación crítica de las técnicas para la predicción estructural proteica), es un experimento mundial comunitario para la predicción estructural proteica llevándose a cabo cada dos años desde 1994.
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DeepMind
DeepMind es una compañía de inteligencia artificial inglesa.
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Disulfuro
En química y en biología, un disulfuro es un grupo funcional con la estructura general R-S-S-R'.
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Dominio proteico
Un dominio proteico es la zona de la proteína donde se encuentra mayor densidad, es decir, donde hay más plegamientos.
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Enlace de hidrógeno
El enlace de hidrógeno es la fuerza eminentemente electrostática atractiva entre un átomo electronegativo y un átomo de hidrógeno unido covalentemente a otro átomo electronegativo.
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Estructura cuaternaria de las proteínas
La estructura cuaternaria de las proteínas se forma mediante la unión de enlaces débiles de varias cadenas polipeptídicas con estructura terciaria para formar un complejo proteico.
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Estructura de las proteínas
La estructura de las proteínas reúne las propiedades de disposición en el espacio de las moléculas de proteína que provienen de su secuencia de aminoácidos, las características físicas de su entorno y la presencia de compuestos simples o complejos que las estabilicen y conduzcan a un plegamiento específico.
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Estructura primaria de las proteínas
La estructura primaria es la secuencia de aminoácidos de una cadena polipeptídica.
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Estructura secundaria de las proteínas
La estructura secundaria de las proteínas es el plegamiento regular local entre residuos aminoacídicos cercanos de la cadena polipeptídica.
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Fuerzas de Van der Waals
En fisicoquímica, las fuerzas de Van der Waals o interacciones de Van der Waals son las fuerzas atractivas o repulsivas entre moléculas distintas a aquellas debidas a un enlace intramolecular (enlace iónico, enlace metálico y enlace covalente de tipo reticular) o a la interacción electrostática de iones con moléculas neutras.
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Hidrófobo
En fisicoquímica, la hidrofobicidad es la propiedad física de una molécula que es aparentemente repelida de una masa de agua.
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Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.
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Ligando
En la química de coordinación, un ligando o ligante es un ion o molécula (o grupo funcional) que se une a un átomo metálico central para formar un complejo de coordinación.
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Nivel de dominio de las proteínas
En Biología se define el nivel de dominio de las proteínas como la ordenación en la estructura terciaria de la molécula en «dominios» o subunidades compactas que suelen comprender entre 30-150 aminoácidos.
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Polaridad (química)
La polaridad química o solo polar es una propiedad de las moléculas que representa la separación de las cargas eléctricas en la misma molécula (consultar también dipolo eléctrico).
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Proteína
Las proteínas o prótidos son macromoléculas formadas por cadenas lineales de aminoácidos.
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Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
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