Predicción in silico de los tiempos de retención de antibióticos identificados en muestras de leche mediante Uhplc/Esi Q-Orbitrap

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería en Alimentos, 2023Description: 31 páginas; DigitalContent type:
  • texto
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  • computadora
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  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T18374
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Alimentos Abstract: En este estudio, se utilizó una base de datos de 130 antibióticos identificados en muestras de leche para calibrar un modelo in silico basado en las relaciones cuantitativas de estructura- propiedad (QSPR). La propiedad experimental fue el tiempo de retención (tR) determinado mediante cromatografía líquida de ultra alta resolución (UHPLC). Para la optimización molecular, se utilizó el método semiempírico Tight Binding GFN2-xTB, de tal forma de calcular diversos descriptores moleculares dependientes de la conformación, los que se analizaron mediante la reducción no supervisada W-VSP. Posteriormente, se calibró una regresión lineal múltiple (MLR) utilizando la selección de variables mediante los algoritmos genéticos (GAs). Estos procedimientos se utilizaron para establecer un modelo de tres descriptores con buena calidad en calibración, validación cruzada y predicción. Además, para cumplir con los principios de QSPR con fines regulatorios, se definió el dominio de aplicabilidad y se proporcionó la interpretación del mecanismo de acción de los descriptores.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T18374 (Browse shelf(Opens below)) Available T18374

Ingeniero en Alimentos

En este estudio, se utilizó una base de datos de 130 antibióticos identificados en muestras de leche para calibrar un modelo in silico basado en las relaciones cuantitativas de estructura- propiedad (QSPR). La propiedad experimental fue el tiempo de retención (tR) determinado mediante cromatografía líquida de ultra alta resolución (UHPLC). Para la optimización molecular, se utilizó el método semiempírico Tight Binding GFN2-xTB, de tal forma de calcular diversos descriptores moleculares dependientes de la conformación, los que se analizaron mediante la reducción no supervisada W-VSP. Posteriormente, se calibró una regresión lineal múltiple (MLR) utilizando la selección de variables mediante los algoritmos genéticos (GAs). Estos procedimientos se utilizaron para establecer un modelo de tres descriptores con buena calidad en calibración, validación cruzada y predicción. Además, para cumplir con los principios de QSPR con fines regulatorios, se definió el dominio de aplicabilidad y se proporcionó la interpretación del mecanismo de acción de los descriptores.

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