ESTUDIO QSPR DE LOS ÍNDICES DE RETENCIÓN DE COMPUESTOS ORGÁNICOS VOLÁTILES DEL CAFÉ

Abstract:

Metodología. Los índices de retención (I) de los 88 compuestos orgánicos volátiles (VOCs) identificados en muestras de café soluble Arábica liofilizado se tomaron del trabajo realizado por Viegas y Bassoli (1). Estos autores usaron un sistema de cromatografía de gases Agilent 6890N acoplado con un detector de masas (GCMS). Como fase estacionaria utilizaron la columna capilar polar HP-Innowax (60 m× 320 μm× 0, 25 μm) con gas helio como fase móvil (flujo constante a 1.2 mL/min). Los VOCs se representaron mediante el identificador químico internacional (InChI), con el cual se calcularon 4112 descriptores moleculares independientes de la conformación en el programa alvaDesc (2). Posteriormente, se calibraron modelos de regresión lineal múltiple utilizando el regression toolbox de MATLAB (3), en la cual se aplicaron los algoritmos genéticos acoplados con la regresión de mínimos cuadrados ordinarios mediante optimización del error cuadrático medio (RMSE) en validación cruzada de ventanas venecianas. El modelo se sometió a validación interna y externa, y se definió el dominio de aplicabilidad para la pbkp_redicción de nuevos compuestos aromáticos. Resultados. Para el desarrollo del modelo, la base de datos se dividió de manera aleatoria en grupos de calibración y pbkp_redicción con 62 moléculas y 26 compuestos, respectivamente. Usando el grupo de calibración y los 4112 descriptores calculados, se ajustaron diversos modelos de mínimos cuadrados ordinarios mediante la aplicación de los algoritmos genéticos como técnica de selección supervisada de descriptores. El modelo óptimo está constituido por tres descriptores …

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