Estudio del estrés académico en estudiantes universitarios de la Facultad de Ciencias Matemáticas utilizando métodos multivariantes

En el presente trabajo realizamos una comparación del estrés académico en los estudiantes matriculados en la Facultad de Ciencias Matemáticas (FCM) de la UNMSM según género, utilizando el instrumento de medida de la Subescala de Estresores Académicos (E-CEA) y métodos multivariantes, en particular la estadística T2 de Hotelling (Johnson y Wichern, 1992), para analizar los datos recolectados. En el diseño muestral, se utilizó el muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional al tamaño de cada estrato (Scheffer y Mendenhall, 2007) considerando como estratos a las Escuelas Académicas Profesionales (E.A.P.) de la FCM. Para el cálculo del tamaño de muestra se consideró un límite para el error de estimación del 5,07 %, con un nivel de confianza del 95% y la información proporcionada por la Dirección Académica de la FCM, de los alumnos matriculados el primer semestre del año académico 2013, el tamaño de muestra fue de 314 alumnos, repartidos en forma proporcional a las cuatro E.A.P. de la FCM. En el mes de julio se aplicó el instrumento de medida de la E-CE

AI is a viable alternative to high throughput screening: a 318-target study

: High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery