Desarrollo de una base de datos de gustos de diversos compuestos para estudios in silico en química de los alimentos

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería en Alimentos, 2021Description: 41 páginas; DigitalContent type:
  • texto
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  • computadora
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  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T16166
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Alimentos Abstract: Esta investigación describe el desarrollo de una base de datos de gustos para compuestos orgánicos e inorgánicos. Inicialmente, se recopilaron 4484 estructuras de diversas fuentes bibliográficas, las cuales incluyen los cinco gustos principales: dulce, amargo, ácido, salado y umami; así como otras moléculas etiquetadas como insípidas, no dulce y multi gusto. Las moléculas fueron modeladas en el programa HyperChem y sus estructuras se estandarizaron en alvaMolecule. Entonces, se usó el programa KNIME para curar la base de datos y controlar la consistencia del nombre, número CAS, PubChem CID o notación SMILES de los compuestos, así como dividir la base de datos de acuerdo a las diversas clases de gustos. Luego del curado se retuvieron 3589 compuestos, los cuales se usaron para analizar el espacio químico mediante las huellas dactilares moleculares de conectividad ampliada, que son descriptores moleculares binarios que codifican la estructura molecular. Las similitudes entre los compuestos se calcularon a través de la distancia de Jaccard-Tanimoto y se utilizaron para proyectar cada clase en las coordenadas más adecuadas del escalado multidimensional.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T16166 (Browse shelf(Opens below)) Available T16166

Ingeniero en Alimentos

Esta investigación describe el desarrollo de una base de datos de gustos para compuestos orgánicos e inorgánicos. Inicialmente, se recopilaron 4484 estructuras de diversas fuentes bibliográficas, las cuales incluyen los cinco gustos principales: dulce, amargo, ácido, salado y umami; así como otras moléculas etiquetadas como insípidas, no dulce y multi gusto. Las moléculas fueron modeladas en el programa HyperChem y sus estructuras se estandarizaron en alvaMolecule. Entonces, se usó el programa KNIME para curar la base de datos y controlar la consistencia del nombre, número CAS, PubChem CID o notación SMILES de los compuestos, así como dividir la base de datos de acuerdo a las diversas clases de gustos. Luego del curado se retuvieron 3589 compuestos, los cuales se usaron para analizar el espacio químico mediante las huellas dactilares moleculares de conectividad ampliada, que son descriptores moleculares binarios que codifican la estructura molecular. Las similitudes entre los compuestos se calcularon a través de la distancia de Jaccard-Tanimoto y se utilizaron para proyectar cada clase en las coordenadas más adecuadas del escalado multidimensional.

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