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Título : Determinación de modelos de toxicidad empleando DFT e inteligencia artificial en compuestos organotiofosforados.
Otros títulos : Química.
Autor : Rangel Peña, Uriel Josafat
Palabras clave : CDFT
Inteligencia artificial
Organotiofosforados
QSTR
Toxicidad
Química.
Fecha de publicación : 31-ago-2023
Editorial : ICBI-BD-UAEH.
Descripción : 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.
Documento del Gobiberno : MQUI .15207 2023
URI : http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/3399
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