Quantitative structure fate relationships for multimedia environmental analysis
Las propiedades fisicoquímicas de un gran espectro de contaminantes químicos son desconocidas. Esta tesis analiza la posibilidad de evaluar la distribución ambiental de compuestos utilizando algoritmos de aprendizaje supervisados alimentados con descriptores moleculares, en vez de modelos ambientale...
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| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2010 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Rovira i virgili (URV) |
| Repositório: | Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili |
| OAI Identifier: | oai:urv.cat:TDX:372 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX372 http://hdl.handle.net/10803/8590 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | 62 - Enginyeria. Tecnologia 504 - Ciències del medi ambient |
| Resumo: | Las propiedades fisicoquímicas de un gran espectro de contaminantes químicos son desconocidas. Esta tesis analiza la posibilidad de evaluar la distribución ambiental de compuestos utilizando algoritmos de aprendizaje supervisados alimentados con descriptores moleculares, en vez de modelos ambientales multimedia alimentados con propiedades estimadas por QSARs. Se han comparado fracciones másicas adimensionales, en unidades logarítmicas, de 468 compuestos entre: a) SimpleBox 3, un modelo de nivel III, propagando valores aleatorios de propiedades dentro de distribuciones estadísticas de QSARs recomendados; y, b) regresiones de vectores soporte (SVRs) actuando como relaciones cuantitativas de estructura y destino (QSFRs), relacionando fracciones másicas con pesos moleculares y cuentas de constituyentes (átomos, enlaces, grupos funcionales y anillos) para compuestos de entrenamiento. Las mejores predicciones resultaron para compuestos de test y validación correctamente localizados dentro del dominio de aplicabilidad de los QSFRs, evidenciado por valores bajos de MAE y valores altos de q2 (en aire, MAE≤0.54 y q2≥0.92; en agua, MAE≤0.27 y q2≥0.92). |
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