[en] Currently a lot of data so fast that in practice that , beyond store , you can not recover , transport , analyze and above extract useful information for end users is generated. This phenomenon known as Big Data, is the new challenge they face daily users and different areas ranging from social networks , education, science , economy, safety , chemistry , biology, etc. . Two of these areas are bioinformatics and chemoinformatics , where there has been a big change in the way we design and develop drugs. The availability of a large number of three-dimensional structures of biological macromolecules , de facto or potential drug targets has allowed the design of drugs based on the structure of the target is incorporated fully into the arsenal of tools used. Among the computational methods available, the docking and virtual screening methods are most commonly used screening compounds in the search for new bioactive molecules. These methods generate a large amount of information at each stage of the design. Visual analytics through interactive displays , face the enormous challenge of extracting , analyzing and presenting information in a simple manner to the chemical . Moreover, visual analytics can be a cornerstone in the development of drugs . In this thesis , this opportunity is exploited through the development of a tool to analyze docking results and facilitate the discovery of areas of improvement for future docking experiments . Using different visualizations linked to a three-dimensional molecular display , you may submit relevant information to the chemist to help you in making decisions. To achieve this objective , the implementation of clustering algorithms that help reduce the huge amount of data , so that the presentation of information in a simple and configurable way possible was necessary . Furthermore, it should be noted that correcting weaknesses docking results is achieved using the Autodock program as if it were a tool to search for pharmacophores , resulting in a significant acceleration of the design process drugs .

[es] Actualmente se genera una gran cantidad de datos a tal ritmo que en la que pr?ctica, m?s all? de almacenarla, no es posible recuperarla, transportar, analizar y, sobretodo extraer informaci?n ?til para los usuarios finales. Este fen?meno conocido como Big Data, es el nuevo reto al que se enfrentan diariamente diferentes ?reas y usuarios que van desde las redes sociales, educaci?n, ciencia, econom?a, seguridad, qu?mica, biolog?a, etc. Dos de estas ?reas son la bioinform?tica y quimioinform?tica, donde se ha producido un gran cambio en la manera en la que se dise?an y desarrollan f?rmacos. La disponibilidad de un gran n?mero de estructuras tridimensionales de macromol?culas biol?gicas, dianas potenciales o de facto de f?rmacos, ha permitido que el dise?o de f?rmacos basado en la estructura de la diana se incorpore de lleno al arsenal de herramientas utilizadas. Entre los m?todos computacionales disponibles, el docking y el cribado virtual son los m?todos de selecci?n de compuestos m?s utilizados en la b?squeda de nuevas mol?culas bioactivas. Estas metodolog?as generan una gran cantidad de informaci?n en cada etapa del dise?o. La anal?tica visual, a trav?s de visualizaciones interactivas, afrontan este enorme reto de extraer, analizar y presentar informaci?n de manera sencilla al qu?mico. M?s aun, la anal?tica visual puede ser una pieza fundamental en el desarrollo de f?rmacos. En el presente trabajo de tesis, se aprovecha esta oportunidad mediante el desarrollo de una herramienta para analizar resultados de docking y propiciar el descubrimiento de puntos de mejora para futuros experimentos de docking. Empleando diferentes visualizaciones enlazadas a un visualizador molecular tridimensional, es posible presentar la informaci?n relevante al qu?mico que le ayude en la toma de decisiones. Para la consecuci?n de este objetivo, ha sido necesaria la implementaci?n de algoritmos de clustering que ayudan a reducir la enorme cantidad de datos, de forma que sea posible la presentaci?n de informaci?n de manera sencilla y configurable. Por otro lado, se debe resaltar que al corregir los puntos d?biles de los resultados de docking, se logra utilizar el programa Autodock como si se tratase de una herramienta para la b?squeda por farmac?foros, lo que resulta en una significativa aceleraci?n del proceso de dise?o de f?rmacos.