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

Fernando Rene Cardenas Alvarez, Piercosimo Tripaldi, Cristian Rojas

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo

Resumen

El objetivo de este trabajo fue la comparación entre los métodos de clasificación del vecino más cercano (κ-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 κ-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, κ-NN muestra mejores resultados que CP-ANN.
Título traducido de la contribuciónStudy of the Quantitative Structure-activity Relationship of Pesticides Using Classification Techniques
Idioma originalEspañol (Ecuador)
Páginas (desde-hasta)1-11
Número de páginas11
PublicaciónAvances en Ciencias e Ingenierías
Volumen6
N.º6
DOI
EstadoPublicada - 19 dic. 2014

Palabras clave

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

Areas de Conocimiento del CACES

  • 215A Bioquímica

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