REVISIÓN QSAR DE COMPUESTOS DULCIFICANTES DERIVADOS DEL ISOVANILLYL MEDIANTE SELECCIÓN DE VARIABLES Y CLASIFICACIÓN MULTIVARIANTE

Abstract:

Los derivados del Isovanillyl son una clase de compuestos que contienen dentro de su estructura una fracción del 3-hydroxy-4-methoxyphenyl, muy similares entre sí y de gran dominio de actividad biológica. Considerando moléculas publicadas por Arnoldi et. al. y Bassoli et. al., se ha aplicado una nueva estrategia quimiométrica de selección de variables, el Wilks lambda, para encontrar un subset con los descriptores más discriminantes entre dos clases de dulcificantes: los dulces (Clase 1) y muy dulces (Clase 2). Con este subset se ha utilizado diversas metodologías de clasificación multivariante: k-Nearest Neighbours, Linear Discriminant Analysis, Classification and Regression Trees, Classification And Influence Matrix Analysis y Counterpropagation Artificial Neural Networks. Los resultados establecen que CART, M-CAIMAN y CPANN presentan el error de clasificación mas bajo en pbkp_redicción; es decir, aplicado a la pertenencia del test set a su clase verdadera. El test set de validación externa se ha escogido aplicando el algoritmo de Kennard-Stone. Se establecen descriptores que se encuentran representados por diversos tipos, tales como descriptores de índices de información, tipo de enlaces, forma molecular en el espacio bidimensional y su optimización en el espacio tridimensional.

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