Determinación de modelos de toxicidad empleando DFT e inteligencia artificial en compuestos organotiofosforados.

Rangel Peña, Uriel Josafat

dc.contributor.author	Rangel Peña, Uriel Josafat
dc.date.accessioned	2023-11-10T17:27:23Z
dc.date.available	2023-11-10T17:27:23Z
dc.date.issued	2023-08-31
dc.identifier.govdoc	MQUI .15207 2023
dc.identifier.other	ATD55
dc.identifier.uri	http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/3399
dc.description	El presente trabajo se utiliza descriptores de reactividad derivados de la teoría de los funcionales de la densidad conceptual y la teoría cuántica de átomos en moléculas para identificar zonas de interés en compuestos organotiofosforados. Además, muestra propiedades específicas correlacionadas con la toxicidad de estas moléculas, ofreciendo información sobre su reactividad. Estos enfoques, junto con el empleo de inteligencia artificial, posibilitaron la selección de variables significativas mediante un análisis minucioso de las propiedades químicas y estructurales que influyen en la toxicidad. En conjunto, estos resultados amplían la comprensión de los compuestos examinados y establecen los cimientos para estrategias más eficaces en el diseño de compuestos menos tóxicos y más seguros. Se identificaron variables clave, en modelos lineales de regresión y clasificación, relacionadas con la toxicidad de los compuestos. En el modelo de regresión, ciertas variables mostraron una correlación positiva con la disminución de la toxicidad, mientras que otras presentaron una relación negativa. En el modelo de clasificación, diversas variables emergieron como relevantes, subrayando la importancia de la distribución de carga eléctrica y la orientación de los átomos en la reactividad y toxicidad. Asimismo, se identificaron regiones de gran importancia, como enlaces y átomos de oxígeno y fósforo. Igualmente, se desarrollaron modelos no lineales de regresión basados en descriptores cuánticos. Todos los modelos presentan un rendimiento estadístico aceptable para predecir la toxicidad de los compuestos organotiofosforados. En resumen, este estudio proporciona información esencial sobre la relación entre descriptores de reactividad y toxicidad, marcando un paso significativo hacia la formulación de compuestos menos tóxicos en el futuro.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.publisher	ICBI-BD-UAEH.	es_ES
dc.subject	CDFT	es_ES
dc.subject	Inteligencia artificial	es_ES
dc.subject	Organotiofosforados	es_ES
dc.subject	QSTR	es_ES
dc.subject	Toxicidad	es_ES
dc.subject	Química.	es_ES
dc.title	Determinación de modelos de toxicidad empleando DFT e inteligencia artificial en compuestos organotiofosforados.	es_ES
dc.title.alternative	Química.	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES