Quantitative Structure-Activity Relationship study for pesticides by means of classification techniques

Abstract:

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 pbkp_redicción. 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.

Año de publicación:

2014

Keywords:

Fuente:

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