1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Maestría
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/handle/231104/3399
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorRangel Peña, Uriel Josafat-
dc.date.accessioned2023-11-10T17:27:23Z-
dc.date.available2023-11-10T17:27:23Z-
dc.date.issued2023-08-31-
dc.identifier.govdocMQUI .15207 2023-
dc.identifier.otherATD55-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/3399-
dc.descriptionEl 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.isoeses_ES
dc.publisherICBI-BD-UAEH.es_ES
dc.subjectCDFTes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectOrganotiofosforadoses_ES
dc.subjectQSTRes_ES
dc.subjectToxicidades_ES
dc.subjectQuímica.es_ES
dc.titleDeterminación de modelos de toxicidad empleando DFT e inteligencia artificial en compuestos organotiofosforados.es_ES
dc.title.alternativeQuímica.es_ES
dc.typeTesises_ES
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