dc.contributor.advisor | Castañeta Maroni, Heriberto | |
dc.contributor.advisor | Duchowicz, Pablo | |
dc.contributor.author | Quispe Ramos, Alexander Quinsiño | |
dc.date.accessioned | 2024-05-07T15:20:15Z | |
dc.date.available | 2024-05-07T15:20:15Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.umsa.bo/xmlui/handle/123456789/35513 | |
dc.description.abstract | En este trabajo se emplea la presión de vapor de los plaguicidas como indicador de su potencial de volatilidad. Se establecen modelos cuantitativos de relaciones estructura-propiedad (QSPR) para predecir la clasificación de los compuestos según su volatilidad, en clases binarias alta y baja volatilidad separadas por el límite de 1 mPa; se tomó este límite de separación de acuerdo a la Organización Europea de Protección Fitosanitaria (EPPO). (Pv ≤ 1 mPa: pesticidas de baja volatilidad y Pv > 1 mPa: pesticidas de alta volatilidad). Se recopila un gran conjunto de datos de 1005 pesticidas estructuralmente diversos (moléculas de pesticidas orgánicas, organometálicos e inorgánicos) con datos de presión de vapor experimentales conocidos a 20 °C a partir de la base de datos de propiedades de pesticidas (PPDB) disponible públicamente y se usa para el desarrollo del modelo. Los programas de descriptores moleculares PaDEL-Descriptor e ISIDA/Fragmentor, disponibles gratuitamente, proporcionan un gran número de 19947 descriptores moleculares no conformacionales que se analizan mediante regresiones lineales multivariables y la técnica del método de sustitución. Mediante la selección de descriptores moleculares apropiados del tipo de fragmento de subestructura y el uso de diferentes métricas de clasificación estándar de la calidad del modelo, la clasificación de la relación estructura-propiedad logra resultados aceptables para discernir entre las clases de alta y baja volatilidad. Para todos los cálculos necesarios para obtener el modelo de clasificación se hizo la programación de algoritmos en el software MATLAB. Finalmente, se realiza una aplicación del modelo QSPR obtenido para predecir las clases de 504 pesticidas que no tienen presiones de vapor medidas experimentalmente. De los 504 pesticidas, 52 pesticidas tienen un “h” mayor que “hlim” lo cual nos indica que las predicciones hechas son de forma extrapolativa con el modelo de clasificación. Para el resto que son en su mayoría 452 pesticidas las predicciones calculadas con la ecuación de modelos de clasificación son de forma interpolativa | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.subject | PRESIÓN DE VAPOR | es_ES |
dc.subject | PLAGUICIDAS | es_ES |
dc.subject | BASE DE DATOS PPDB | es_ES |
dc.subject | DESCRIPTORES MOLECULARES | es_ES |
dc.title | Modelo matemático estadístico para predecir los valores de presión de vapor de pesticidas mediante el método QSPR | es_ES |
dc.type | Thesis | es_ES |
dc.thesisdegreegrantor | Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, Carrera Ciencias Químicas, La Paz, 2023 | es_ES |
dc.thesisdegreename | Licenciado en Ciencias Químicas | es_ES |