Relación cuantitativa estructura actividad del factor de bioconcentración de los bifenilos policlorados en especies de peces utilizando métodos basados en aprendizaje de …

Abstract:

Los bifenilos policlorados (PCBs) son contaminantes persistentes que afectan enormemente a los ecosistemas marinos. Utilizando técnicas de aprendizaje de máquina, se construyeron modelos de relación cuantitativa estructura-actividad (RCEA) para predecir el factor de bioconcentración (BCF) de los PCBs. Estos modelos se construyeron a partir de descriptores topográficos 2D y 3D calculados para la estructura molecular optimizada en el nivel de mecánica molecular. Después de analizar sus parámetros estadísticos, se determinó que dos modelos son bastante robustos para la pbkp_redicción de logBCF. Los modelos seleccionados fueron: M_4_LR construido con dos descriptores moleculares y presenta valores de r 2= 0, 9154, Q 2 LOO= 0, 8944, y Q 2 ext= 0, 9119, y M_13 construido con cuatro descriptores moleculares y presenta valores de r 2= 0, 9375, Q 2 LOO= 0, 9155, y Q 2 ext= 0,844. Los dos modelos pasaron la doble fase de validación y cumplieron con los criterios de la prueba de Tropsha. Esto implica que las pbkp_redicciones para el logBCF fueron bastante precisas tal como se muestra en los resultados del presente estudio.

Año de publicación:

2021

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