Using random forest and decision tree models for a new vehicle prediction approach in computational toxicology

yesDrug vehicles are chemical carriers that provide beneficial aid to the drugs they bear. Taking advantage of their favourable properties can potentially allow the safer use of drugs that are considered highly toxic. A means for vehicle selection without experimental trial would therefore be of benefit in saving time and money for the industry. Although machine learning is increasingly used in predictive toxicology, to our knowledge there is no reported work in using machine learning techniques to model drug-vehicle relationships for vehicle selection to minimise toxicity. In this paper we demonstrate the use of data mining and machine learning techniques to process, extract and build models based on classifiers (decision trees and random forests) that allow us to predict which vehicle would be most suited to reduce a drug’s toxicity. Using data acquired from the National Institute of Health’s (NIH) Developmental Therapeutics Program (DTP) we propose a methodology using an area under a curve (AUC) approach that allows us to distinguish which vehicle provides the best toxicity profile for a drug and build classification models based on this knowledge. Our results show that we can achieve prediction accuracies of 80 % using random forest models whilst the decision tree models produce accuracies in the 70 % region. We consider our methodology widely applicable within the scientific domain and beyond for comprehensively building classification models for the comparison of functional relationships between two variables

Recull de propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona

Finançat amb el projecte "Impacto de GÉnero del TEletrabajo y rutinas de COnfinamiento: más allá de lo obvio" (Ref. SUPERACOVID19_2.2.IGETECO) i a través de l'Ajuntament de Barcelona pel Servei d'Estudi sobre propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona (exp.20002682)El present document recull les propostes d'actuació contingues a l'estudi Propostes per minimitzar l'impacte negatiu de gènere del sistema de teletreball a l'Ajuntament de Barcelona realitzat pel Centre d'Estudis Sociològics sobre la Vida Quotidiana i el Treball (QUIT) de la Universitat Autònoma de Barcelona. L'emergència sanitària provocada per la Covid19 i el necessari confinament de la població per combatre la pandèmia ha significat, des del punt de vista de l'organització del treball, un canvi molt important cap a l'impuls de formes de treball a distància. Però aquest impuls del teletreball ha estat una resposta fruit de l'emergència, lògica davant la situació viscuda i, com a tal, no ha pogut ser planificada amb el temps i els mitjans necessaris