Estudio de la Relación Cuantitativa Estructura-actividad de Pesticidas Mediante Técnicas de Clasificación

Fernando Rene Cardenas Alvarez; Piercosimo Tripaldi; Cristian Rojas

doi:10.18272/aci.v6i2.169

Estudio de la Relación Cuantitativa Estructura-actividad de Pesticidas Mediante Técnicas de Clasificación

Translated title of the contribution: Study of the Quantitative Structure-activity Relationship of Pesticides Using Classification Techniques

Fernando Rene Cardenas Alvarez
, Piercosimo Tripaldi
, Cristian Rojas

Research Group in Biotechnology and Environment (INBIAM)

Research output: Contribution to journal › Article

Abstract

The objective of this work was the comparison between nearest neighbor classification methods (Îº-NN) and counterpropagation artificial neural networks (CP-ANN) to model the toxicity of a set of 192 organochlorine, organophosphorus, carbamate and pyrethroid pesticides, measured as Effective Concentration (EC50) and which were divided into three classes, i. e., low, intermediate and high toxicity. A total of 4885 molecular descriptors were calculated using the DRAGON program, which were simultaneously analyzed using the Îº-NN method coupled with the Genetic Algorithms variable selection technique (GA-VSS). The models were appropriately validated by means of a prediction subset. The results clearly suggest that the 3D descriptors do not provide relevant information for modeling the classes. On the other hand, Îº-NN shows better results than CP-ANN.

Translated title of the contribution	Study of the Quantitative Structure-activity Relationship of Pesticides Using Classification Techniques
Original language	Spanish (Ecuador)
Pages (from-to)	1-11
Number of pages	11
Journal	Avances en Ciencias e Ingenierías
Volume	6
Issue number	6
DOIs	https://doi.org/10.18272/aci.v6i2.169
State	Published - 19 Dec 2014

Keywords

Cp-ann
Ga-vss
K-nn
Pesticides
qsar theory

CACES Knowledge Areas

215A Biochemistry

Access to Document

10.18272/aci.v6i2.169

Cite this

@article{59d038e2d7b441b59db49fe9b4065e92,

title = "Estudio de la Relaci{\'o}n Cuantitativa Estructura-actividad de Pesticidas Mediante T{\'e}cnicas de Clasificaci{\'o}n",

abstract = "El objetivo de este trabajo fue la comparaci{\'o}n entre los m{\'e}todos de clasificaci{\'o}n del vecino m{\'a}s cercano ({\^I}º-NN) y las redes neuronales artificiales de contrapropagaci{\'o}n (CP-ANN) para modelar la toxicidad de un conjunto de 192 pesticidas organoclorados, organofosforados, carbamatos y piretroides, medidos como Concentraci{\'o}n Efectiva (EC50) y que fueron divididos en tres clases, es decir, baja, intermedia y alta toxicidad. Se calcularon 4885 descriptores moleculares usando el programa DRAGON, los que fueron simult{\'a}neamente analizados mediante el m{\'e}todo {\^I}º-NN acoplado con la t{\'e}cnica de selecci{\'o}n de variables de los Algoritmos Gen{\'e}ticos (GA-VSS). Los modelos fueron apropiadamente validados mediante un subconjunto de predicci{\'o}n. Los resultados claramente sugieren que los descriptores 3D no ofrecen informaci{\'o}n relevante para modelar las clases. Por otro lado, {\^I}º-NN muestra mejores resultados que CP-ANN.",

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TY - JOUR

T1 - Estudio de la Relación Cuantitativa Estructura-actividad de Pesticidas Mediante Técnicas de Clasificación

AU - Cardenas Alvarez, Fernando Rene

AU - Tripaldi, Piercosimo

AU - Rojas, Cristian

PY - 2014/12/19

Y1 - 2014/12/19

N2 - El objetivo de este trabajo fue la comparación entre los métodos de clasificación del vecino más cercano (Îº-NN) y las redes neuronales artificiales de contrapropagación (CP-ANN) para modelar la toxicidad de un conjunto de 192 pesticidas organoclorados, organofosforados, carbamatos y piretroides, medidos como Concentración Efectiva (EC50) y que fueron divididos en tres clases, es decir, baja, intermedia y alta toxicidad. Se calcularon 4885 descriptores moleculares usando el programa DRAGON, los que fueron simultáneamente analizados mediante el método Îº-NN acoplado con la técnica de selección de variables de los Algoritmos Genéticos (GA-VSS). Los modelos fueron apropiadamente validados mediante un subconjunto de predicción. Los resultados claramente sugieren que los descriptores 3D no ofrecen información relevante para modelar las clases. Por otro lado, Îº-NN muestra mejores resultados que CP-ANN.

AB - El objetivo de este trabajo fue la comparación entre los métodos de clasificación del vecino más cercano (Îº-NN) y las redes neuronales artificiales de contrapropagación (CP-ANN) para modelar la toxicidad de un conjunto de 192 pesticidas organoclorados, organofosforados, carbamatos y piretroides, medidos como Concentración Efectiva (EC50) y que fueron divididos en tres clases, es decir, baja, intermedia y alta toxicidad. Se calcularon 4885 descriptores moleculares usando el programa DRAGON, los que fueron simultáneamente analizados mediante el método Îº-NN acoplado con la técnica de selección de variables de los Algoritmos Genéticos (GA-VSS). Los modelos fueron apropiadamente validados mediante un subconjunto de predicción. Los resultados claramente sugieren que los descriptores 3D no ofrecen información relevante para modelar las clases. Por otro lado, Îº-NN muestra mejores resultados que CP-ANN.

KW - Cp-ann

KW - Ga-vss

KW - K-nn

KW - Pesticides

KW - qsar theory

KW - Cp-ann

KW - Ga-vss

KW - K-nn

KW - Pesticides

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UR - https://revistas.usfq.edu.ec/index.php/avances/article/view/169

U2 - 10.18272/aci.v6i2.169

DO - 10.18272/aci.v6i2.169

M3 - Artículo

SN - 1390-5384

VL - 6

SP - 1

EP - 11

JO - Avances en Ciencias e Ingenierías

JF - Avances en Ciencias e Ingenierías

IS - 6

ER -

Estudio de la Relación Cuantitativa Estructura-actividad de Pesticidas Mediante Técnicas de Clasificación

Abstract

Keywords

CACES Knowledge Areas

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