Estudio cuantitativo de la relación estructura–actividad de pesticidas empleando el algoritmo de clasificación k–NN

Abstract:

En el presente trabajo se empleó el análisis QSAR (Relación Cuantitativa Estructura-Actividad) en moléculas de pesticidas combinado con el método de clasificación K-NN (K-nearest neighbors) para establecer un modelo discreto para la actividad EC50. La base de datos se obtuvo de PPDB (Pesticide Properties Data Base), la cual contenía 192 moléculas organizadas por su estructura química (organoclorados, organofosforados, carbamatos, piretroides) y la toxicidad de Daphnia magna valorada mediante la EC50. Los valores de toxicidad fueron discretizados en tres clases asignados según su toxicidad: clase 1 moléculas de baja toxicidad, clase 2 moléculas de toxicidad intermedia y los de clase 3 moléculas altamente tóxicas. Dragon 6 calculó 1216 descriptores moleculares. Mediante el uso de algoritmos genéticos (GAs) se seleccionaron 8 descriptores que permitieron establecer el modelo de clasificación K-NN, el cual mostró una taza de no error (NER) del 72%. El algoritmo resultó ser más sensible para las moléculas que tienen mayor toxicidad al tener una taza de no error de clase del 75%. Y las clases que resultan menos sensibles son la clase 1 y 2 con una taza de no error de clase del 69% y 66%, respectivamente. Resultando un modelo con capacidad pbkp_redictiva discreta aceptable.

Año de publicación:

2013

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