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dc.creatorGonçalves, Vinicius Leonardo Pereira-
dc.date.accessioned2024-12-12T20:55:36Z-
dc.date.available2024-10-13-
dc.date.available2024-12-12T20:55:36Z-
dc.date.issued2022-12-02-
dc.identifier.citationGONÇALVES, Vinicius Leonardo Pereira. Avaliação de modelos QSAR em dados toxicológicos. 2022. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística ) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Cuiabá, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufmt.br/handle/1/4291-
dc.description.abstractQSAR (Quantitative Structure Activity relationships) is an approach to pharmaceutical chemistry that is based on the assumption that the structure of a molecule (in its geometric, steric and electronic conjuncture) contains the characteristics responsible for its physical, chemical and chemical properties. and biological. Considering that this relationship can be described by means of numerical descriptors obtained from molecular modeling, it is logical to assume statistical models capable of inferring about the biological activity and chemical properties of organic molecules. The dataset studied presents as a dependent variable the logarithmic amount bioaccumulated in organic tissues of 779 chemical molecules, and the nine molecular descriptors were generated to predict their biological activity. With these data, through multiple linear regression, principal component regression and decision tree models were created to evaluate the biological activity, considering the entire process of validation and optimization of each model. The presented results demonstrated the different performances of the models within the data set and their comparison provided subsidies to evaluate them.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Carlos Eduardo da Silveira (carloseduardoufmt@gmail.com) on 2024-12-10T18:23:42Z No. of bitstreams: 1 TCC_2022_Vinicius Leonardo Pereira Gonçalves.pdf: 800768 bytes, checksum: 1a71552d7612a71c4e988af8767217de (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Carlos Eduardo da Silveira (carloseduardoufmt@gmail.com) on 2024-12-12T20:55:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC_2022_Vinicius Leonardo Pereira Gonçalves.pdf: 800768 bytes, checksum: 1a71552d7612a71c4e988af8767217de (MD5)en
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dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAvaliação de modelos QSAR em dados toxicológicospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Hongyu, Kuang-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0270133834542310pt_BR
dc.contributor.referee1Hongyu, Kuang-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0270133834542310pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira Junior, Gilmar Jorge de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9657825182545034pt_BR
dc.contributor.referee3Oliveira, José Roberto Temponi de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4129330127949022pt_BR
dc.creator.Lattes.pt_BR
dc.description.resumoRelação quantitativa estrutura e atividade QSAR (Quantiative Structure Activity relationships) é uma abordagem da química farmacêutica que se baseia na suposição de que a estrutura de uma molécula (em sua conjuntura geométrica, estérica e eletrônica) contém as características responsáveis pelas suas propriedades físicas, química e biológicas. Considerando que essa relação pode ser descrita por meio de descritores numéricos obtidos a partir da modelagem molecular, fica lógico supor modelos estatísticos capazes de inferir sobre a atividade biológica e as propriedades químicas das moléculas orgânicas. O conjunto de dados estudado apresenta como variável dependente a quantidade logarítmica bioacumulada em tecidos orgânicos de 779 moléculas químicas, sendo que os nove descritores moleculares foram gerados para prever sua atividade biológica. Com esses dados, por meio da regressão linear múltipla, pela regressão por componentes principais e pela árvore de decisão foram criados modelos para avaliação da atividade biológica, considerando todo o processo de validação e otimização de cada um dos modelos. Os resultados apresentados demonstraram as diferentes performances dos modelos dentro do conjunto de dados e sua comparação forneceu subsídios para avalia-los.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programEstatística - CUCpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApt_BR
dc.subject.keywordQuímica farmacêuticapt_BR
dc.subject.keywordQSARpt_BR
dc.subject.keywordRegressão linear múltiplapt_BR
dc.subject.keywordRegressão por componentes principaispt_BR
dc.subject.keywordÁrvore de decisãopt_BR
dc.subject.keywordToxicologiapt_BR
dc.subject.keyword2Pharmaceutical chemistrypt_BR
dc.subject.keyword2QSARpt_BR
dc.subject.keyword2Multiple linear regressionpt_BR
dc.subject.keyword2Principal components regressionpt_BR
dc.subject.keyword2Decision treept_BR
dc.subject.keyword2Toxicologypt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):Estatística

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