CEQUINOR   05415
CENTRO DE QUIMICA INORGANICA "DR. PEDRO J. AYMONINO"
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Estudio QSPR de Propiedades Termodinámicas de Compuestos Acíclicos y Aromáticos
Autor/es:
P.R. DUCHOWICZ; C.A. FRANCA; EDUARDO A CASTRO; REINALDO PIS DIEZ
Lugar:
Tandil
Reunión:
Congreso; XV Congreso Argentino de Fisicoquímica y Química Inorgánica; 2007
Resumen:
A pesar de que los métodos parametrizados de Orbitales Moleculares Semiempíricos AM1 oPM3 se diseñaron especialmente para estimar entalpías de formación u otros parámetrostermodinámicos, en algunas situaciones las predicciones no pueden compararse con losresultados experimentales simplemente porque presentan serias anomalías. Hoy día se hanaplicado una amplia variedad de métodos predictivos capaces de predecir estas propiedades,tales como los Métodos de Contribución de Grupos y las Relaciones Cuantitativas Estructura-Propiedad (QSPR). Las formulaciones de la Teoría QSPR [1] sugieren modelos matemáticoscapaces de estimar propiedades fisicoquímicas relevantes, especialmente cuando no sedispone de información experimental medida. Estos estudios asumen que la estructura químicase una sustancia determina las propiedades que manifiesta. Por tanto, se traduce la estructuramolecular en variables numéricas con interpretación física de alguna clase, conocidas comodescriptores moleculares, a través de ecuaciones matemáticas obtenidas de diferentes teorías,tales como la Teoría de Grafos Química, la Mecánica Cuántica, etc. Existen miles dedescriptores asequibles de la literatura [2], y uno enfrenta usualmente el problema deseleccionar aquellos que resulten más representativos para la propiedad en consideración. Enel presente trabajo se establece un estudio QSPR para entalpías de formación, energías libresde Gibbs, y entropías estándar a partir de elementos para un conjunto representativo decompuestos acíclicos y aromáticos. Los datos termodinámicos utilizados se extrajeron delmanual MOPAC [3]. Con el fin de establecer la relación QSPR se utiliza un algoritmo muy útilbasado en regresiones lineales llamado “Método del Reemplazo” [4,5], que permite identificarlos mejores descriptores a partir de miles de ellos. Se aplica esta técnica en el presenteconjunto de datos, y el modelo obtenido se valida apropiadamente por medio de la técnica deValidación Cruzada con el fin de establecer el desempeño predictivo de la ecuación.[1] Hansch, C., Leo, A. Exploring QSAR. Fundamentals and Applications in Chemistry andBiology; American Chemical Society: Washington, D. C., 1995.[2] http://www.cachesoftware.com/mopac/Mopac2002manual/table_of_heats.html[3] DRAGON 5.0, Evaluation Version available from <http://www.disat.unimib.it/chm>.[4] Duchowicz, P. R., Castro, E. A., Fernández, F. M., González, M. P. Chem. Phys. Lett. 2005, 412, 376-380.[5] Duchowicz, P. R., Castro, E. A., Fernández, F. M. MATCH Commun. Math. Comput. Chem. 2006, 55, 179-192.
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