Quantitative Structure-Property Relationships for Predicting the Retention Indices of Fragrances on Stationary Phases of Different Polarity

El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructura–propiedad predictivas para el modelado de índices de retención (I) de fragancias, medidas en tres fases estacionarias de diferente polaridad: DB–225MS, HP5–MS y HP–1. Se ha prestado particular atención al curado de los datos experimentales. Posteriormente, se usó el método de subconjuntos balanceados (BSM) para dividir cada base de datos en grupos de calibración, validación y predicción. Los modelos se construyeron a partir de 1819 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el método de reemplazo (RM) para la selección de los mismos, con la finalidad de obtener los mejores modelos. Para la fase estacionaria DB–225MS se obtuvo un modelo basado en cuatro descriptores, mientras que para las columnas HP5–MS y HP–1 se propusieron modelos con tres descriptores. Los modelos fueron validados mediante validación cruzada de dejar–uno–fuera y dejar–varios–fuera, así como otros criterios de validación. Adicionalmente, con la finalidad de cumplir los principios propuestos por la Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), la capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante la predicción de los índices de retención del grupo externo de predicción, el dominio de aplicabilidad fue apropiadamente definido y se realizó una interpretación de cada descriptor molecular involucrado.The purpose of this work was to develop predictive quantitative structure–property relationships for modeling the retention indices (I) of fragrances measured in three stationary phases of different polarities: DB–225MS, HP5–MS and HP–1. Attention was paid to the curation of the experimental data. Subsequently, the Balanced Subsets method (BSM) was used to split each dataset into training, validation and test sets. Models were established by using 1819 conformation–independent molecular descriptors which were analyzed by the replacement method (RM) variable subset selection in order to obtain the optimal models. A four–descriptor model was obtained for the DB–225MS stationary phase while a three–parametric model was proposed for both the HP5–MS and HP–1 columns. Models were validated by means of the leave–one–out and leave–many–out cross–validation procedures, as well as other validation criteria. Moreover, in order to accomplish the principles proposed by the Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), the model’s predictive ability was measured by predicting retention indices of the external test set. The applicability domain was properly defined and the interpretation of each of the molecular descriptors used in this study was provided.Fil: Rojas Villa, Cristian Xavier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; ArgentinaFil: Duchowicz, Pablo Román. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; ArgentinaFil: Tripaldi, P.. Universidad de Azuay; EcuadorFil: Pis Diez, Reinaldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Química Inorgánica "Dr. Pedro J. Aymonino". Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Química Inorgánica "Dr. Pedro J. Aymonino"; Argentin

Análisis QSPR de índices de retención de aromas medidos en cromatografía de gases

Las relación cuantitativa estructura-retención (QSRR) es muy útil para la predicción de los índices de retención (RI). En el presente trabajo se modeló el RI medido en la columna capilar OV-101, usando 1208 compuestos aromáticos optimizados en Hyperchem. Se consideraron: 1) Todos los descriptores moleculares calculados en Dragon y 2) Únicamente descriptores topológicos.Fil: Rojas Villa, Cristian Xavier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico la Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; Argentina. Universidad Nacional de La Plata; ArgentinaFil: Duchowicz, Pablo Román. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico la Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; Argentina. Universidad Nacional de La Plata; ArgentinaFil: Pis Diez, Reinaldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico la Plata. Centro de Química Inorgánica; Argentina. Universidad Nacional de La Plata; Argentin

Estudio de la Relación Cuantitativa Estructura-Actividad de pesticidas mediante técnicas de clasificación

The aim of this work was the comparison between k-Nearest Neighbors (k-NN) and Counterpropagation Artificial Neural network (CP-ANN) classification methods for modeling the toxicity of a set of 192 organochlorinated, organophosphates, carbamates, and pyrethroid pesticides measured as effective concentration (EC50). The EC50 values were divided into three classes, i.e. low, intermediate, and high toxicity. The 4885 molecular descriptors were calculated using the Dragon software, and then were simultaneously analyzed through k-NN classification analysis coupled with Genetic Algorithms - Variable Subset Selection (GA-VSS) technique. The models were properly validated through an external test set of compounds. The results clearly suggest that 3D-descriptors did not offer relevant information for modeling the classes. On the other hand, k-NN showed better results than CP-ANN.El objetivo de este trabajo fue la comparación entre los métodos de clasificación del vecino más cercano (k-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 k-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, k-NN muestra mejores resultados que CP-ANN.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicada

Quantitative Structure-Property Relationships for Predicting the Retention Indices of Fragrances on Stationary Phases of Different Polarity

El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructura–propiedad predictivas para el modelado de índices de retención (I) de fragancias, medidas en tres fases estacionarias de diferente polaridad: DB–225MS, HP5–MS y HP–1. Se ha prestado particular atención al curado de los datos experimentales. Posteriormente, se usó el método de subconjuntos balanceados (BSM) para dividir cada base de datos en grupos de calibración, validación y predicción. Los modelos se construyeron a partir de 1819 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el método de reemplazo (RM) para la selección de los mismos, con la finalidad de obtener los mejores modelos. Para la fase estacionaria DB–225MS se obtuvo un modelo basado en cuatro descriptores, mientras que para las columnas HP5–MS y HP–1 se propusieron modelos con tres descriptores. Los modelos fueron validados mediante validación cruzada de dejar–uno–fuera y dejar–varios–fuera, así como otros criterios de validación. Adicionalmente, con la finalidad de cumplir los principios propuestos por la Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), la capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante la predicción de los índices de retención del grupo externo de predicción, el dominio de aplicabilidad fue apropiadamente definido y se realizó una interpretación de cada descriptor molecular involucrado.The purpose of this work was to develop predictive quantitative structure–property relationships for modeling the retention indices (I) of fragrances measured in three stationary phases of different polarities: DB–225MS, HP5–MS and HP–1. Attention was paid to the curation of the experimental data. Subsequently, the Balanced Subsets method (BSM) was used to split each dataset into training, validation and test sets. Models were established by using 1819 conformation–independent molecular descriptors which were analyzed by the replacement method (RM) variable subset selection in order to obtain the optimal models. A four–descriptor model was obtained for the DB–225MS stationary phase while a three–parametric model was proposed for both the HP5–MS and HP–1 columns. Models were validated by means of the leave–one–out and leave–many–out cross–validation procedures, as well as other validation criteria. Moreover, in order to accomplish the principles proposed by the Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), the model’s predictive ability was measured by predicting retention indices of the external test set. The applicability domain was properly defined and the interpretation of each of the molecular descriptors used in this study was provided.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y AplicadasCentro de Química Inorgánic

Quantitative Structure-Property Relationships for Predicting the Retention Indices of Fragrances on Stationary Phases of Different Polarity

El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructura–propiedad predictivas para el modelado de índices de retención (I) de fragancias, medidas en tres fases estacionarias de diferente polaridad: DB–225MS, HP5–MS y HP–1. Se ha prestado particular atención al curado de los datos experimentales. Posteriormente, se usó el método de subconjuntos balanceados (BSM) para dividir cada base de datos en grupos de calibración, validación y predicción. Los modelos se construyeron a partir de 1819 descriptores moleculares independientes de la conformación, los cuales fueron analizados mediante el método de reemplazo (RM) para la selección de los mismos, con la finalidad de obtener los mejores modelos. Para la fase estacionaria DB–225MS se obtuvo un modelo basado en cuatro descriptores, mientras que para las columnas HP5–MS y HP–1 se propusieron modelos con tres descriptores. Los modelos fueron validados mediante validación cruzada de dejar–uno–fuera y dejar–varios–fuera, así como otros criterios de validación. Adicionalmente, con la finalidad de cumplir los principios propuestos por la Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), la capacidad predictiva de los modelos se evaluó mediante la predicción de los índices de retención del grupo externo de predicción, el dominio de aplicabilidad fue apropiadamente definido y se realizó una interpretación de cada descriptor molecular involucrado.The purpose of this work was to develop predictive quantitative structure–property relationships for modeling the retention indices (I) of fragrances measured in three stationary phases of different polarities: DB–225MS, HP5–MS and HP–1. Attention was paid to the curation of the experimental data. Subsequently, the Balanced Subsets method (BSM) was used to split each dataset into training, validation and test sets. Models were established by using 1819 conformation–independent molecular descriptors which were analyzed by the replacement method (RM) variable subset selection in order to obtain the optimal models. A four–descriptor model was obtained for the DB–225MS stationary phase while a three–parametric model was proposed for both the HP5–MS and HP–1 columns. Models were validated by means of the leave–one–out and leave–many–out cross–validation procedures, as well as other validation criteria. Moreover, in order to accomplish the principles proposed by the Organization for Economic Co–operation and Development (OECD), the model’s predictive ability was measured by predicting retention indices of the external test set. The applicability domain was properly defined and the interpretation of each of the molecular descriptors used in this study was provided.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y AplicadasCentro de Química Inorgánic

A New QSPR Study on Relative Sweetness

The aim of this work was to develop predictive structure-property relationships (QSPR) of natural and synthetic sweeteners in order to predict and model relative sweetness (RS). The data set was composed of 233 sweeteners collected from diverse sources in the literature, which was divided into training (163) and test (70) molecules according to a procedure based on k-means cluster analysis. A total of 3763 non-conformational Dragon molecular descriptors were calculated which were simultaneously analyzed through multivariable linear regression analysis coupled with the replacement method variable subset selection technique. The established six-parameter model was validated through the cross-validation techniques, together with Y-randomization and applicability domain analysis. The results for the training set and the test set showed that the non-conformational descriptors offer relevant information for modeling the RS of a compound. Thus, this model can be used to predict the sweetness of both un-evaluated and un-synthesized sweeteners.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicada

A QSTR-based expert system to predict sweetness of molecules

This work describes a novel approach based on advanced molecular similarity to predict the sweetness of chemicals. The proposed Quantitative Structure-Taste Relationship (QSTR) model is an expert system developed keeping in mind the five principles defined by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) for the validation of (Q)SARs. The 649 sweet and non-sweet molecules were described by both conformation-independent extended-connectivity fingerprints (ECFPs) and molecular descriptors. In particular, the molecular similarity in the ECFPs space showed a clear association with molecular taste and it was exploited for model development. Molecules laying in the subspaces where the taste assignation was more difficult were modeled trough a consensus between linear and local approaches (Partial Least Squares-Discriminant Analysis and N-nearest-neighbor classifier). The expert system, which was thoroughly validated through a Monte Carlo procedure and an external set, gave satisfactory results in comparison with the state-of-the-art models. Moreover, the QSTR model can be leveraged into a greater understanding of the relationship between molecular structure and sweetness, and into the design of novel sweeteners.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y AplicadasFacultad de Ciencias Exacta

A QSTR-based expert system to predict sweetness of molecules

This work describes a novel approach based on advanced molecular similarity to predict the sweetness of chemicals. The proposed Quantitative Structure-Taste Relationship (QSTR) model is an expert system developed keeping in mind the five principles defined by the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) for the validation of (Q)SARs. The 649 sweet and non-sweet molecules were described by both conformation-independent extended-connectivity fingerprints (ECFPs) and molecular descriptors. In particular, the molecular similarity in the ECFPs space showed a clear association with molecular taste and it was exploited for model development. Molecules laying in the subspaces where the taste assignation was more difficult were modeled trough a consensus between linear and local approaches (Partial Least Squares-Discriminant Analysis and N-nearest-neighbor classifier). The expert system, which was thoroughly validated through a Monte Carlo procedure and an external set, gave satisfactory results in comparison with the state-of-the-art models. Moreover, the QSTR model can be leveraged into a greater understanding of the relationship between molecular structure and sweetness, and into the design of novel sweeteners.Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y AplicadasFacultad de Ciencias Exacta

Aplicación del aprendizaje automático para la predicción del gusto de moléculas orgánicas

La motivación de la presente tesis de maestría es utilizar la relación entre la estructura y la actividad de los compuestos químicos para el desarrollo de modelos computacionales gustativos más útiles y eficaces. Para este propósito, se compilará una base de datos extensa de la información que se encuentra reportada en diversas fuentes bibliográficas. Seguidamente, se verificará y filtrará la información de tal forma de obtener una base de datos validada para aplicar el aprendizaje no supervisado con el propósito de definir el espacio químico del gusto. Posteriormente, se utilizarán diversas estrategias del aprendizaje supervisado (clasificación) para proponer modelos que permitan realizar predicciones confiables del gusto de nuevas moléculas.2023-02-15Fil: Rojas Villa, Cristian Xavier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

A New QSPR Study on Relative Sweetness

The aim of this work was to develop predictive structure-property relationships (QSPR) of natural andsynthetic sweeteners in order to predict and model relative sweetness (RS). The data set was composedof 233 sweeteners collected from diverse sources in the literature, which was divided into training(163) and test (70) molecules according to a procedure based on k-means cluster analysis. A total of3763 non-conformational Dragon molecular descriptors were calculated which were simultaneouslyanalyzed through multivariable linear regression analysis coupled with the replacement methodvariable subset selection technique. The established six-parameter model was validated throughthe cross-validation techniques, together with Y-randomization and applicability domain analysis.The results for the training set and the test set showed that the non-conformational descriptors offerrelevant information for modeling the RS of a compound. Thus, this model can be used to predictthe sweetness of both un-evaluated and un-synthesized sweeteners.Fil: Rojas Villa, Cristian Xavier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; ArgentinaFil: Tripaldi, Piercosimo. Universidad del Azuay; EcuadorFil: Duchowicz, Pablo Román. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas; Argentin