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Análisis de similitud molecular para la predicción del dulzor

Abstract:

El objetivo de este trabajo fue el desarrollo de relaciones cuantitativas estructuraactividad (QSARs) para predecir el dulzor de compuestos orgánicos. Se ha usado una base de datos de 649 moléculas dividida en dos clases: dulce (435 moléculas) y no dulce (214 estructuras). Cada molécula fue representada por 2048 huellas digitales moleculares de conectividad ampliada (ECFPs), con las cuales se desarrollaron modelos de clasificación de los k-vecinos más cercanos kNN usando diversas distancias para datos binarios. Para validación del modelo, la base de datos se dividió de forma proporcional a la numerosidad de las clases en grupos de calibración y predicción con 488 y 161 compuestos, respectivamente. Los modelos han sido validados internamente mediante validación cruzada de ventanas venecianas y la capacidad predictiva medida mediante la predicción de las clases de las 161 moléculas. La tasa de aciertos (NER) se usó como parámetro de clasificación para la evaluación de la calidad de los modelos.