Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2017-08-30T20:10:51Z No. of bitstreams: 2 TAISA PEREIRA PIACENTINI RIBEIRO.pdf: 3904493 bytes, checksum: 479855c30863d881e3a40de6b85ca548 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-30T20:10:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TAISA PEREIRA PIACENTINI RIBEIRO.pdf: 3904493 bytes, checksum: 479855c30863d881e3a40de6b85ca548 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-02-09 / The search for new herbicides to control herbicides-resistant weeds is necessary to attend the rising demand of food from the world’s population. This work was divided into two parts. The first aimed to obtain a model of QSAR-2D, 3D and hybrid to predict compounds with activity to the inhibition of photosynthesis. For this, was used a data set of 44 quinoline analogues described in the literature as PET inhibitors, and all tested in the same bioassay method. For construction of models were used the programs QSAR Modeling and Pentacle. The obtained models A, C and D, were approved in the validation tests (internal and external), they are robust and with good predictive capacity. The second part of studie aimed to identify a pharmacophore model, for select compounds from the data set of first part, aiming to use as a tool for virtual screening. The research resulted in 86,560 compounds, and thus several screening filters were applied according to Briggs rule of three, in silico toxicity analyzes, unsupervised pattern recognition (PCA), and docking studies. As a result, 28 compounds remained, all of which showed potential to be herbicides, through the prediction using the obtained QSAR models, however, only the model D proved to be reliable for prediction the virtual screening. Finally, we selected the ten compounds that presented the highest predictive value of PET inhibition activity, using the model D. / A busca de novos herbicidas para o controle de ervas daninhas resistentes é necessária para atender à crescente demanda alimentar da população mundial. Este trabalho foi dividido em duas partes. A primeira teve por objetivo a obtenção de modelos de QSAR-2D, 3D e híbrido para previsão de compostos com atividade de inibição da fotossíntese. Para isso, foi utilizado um conjunto de dados formado por 44 análogos de quinolina descritos na literatura como inibidores do PET e todos testados pela mesma metodologia de ensaio biológico. Para construção dos modelos foram utilizados os programas QSAR Modeling e Pentacle. Os modelos A, C e D obtidos foram aprovados nos testes de validação (interna e externa), são robustos e com boa capacidade de previsão. A segunda parte do estudo teve como objetivo a identificação de um modelo farmacofórico, para compostos selecionados do conjunto de dados da primeira parte, visando o uso do mesmo como ferramenta para triagem virtual. A pesquisa resultou em 86.560 compostos, e assim foram aplicados diversos filtros de seleção de acordo com a regra de três de Briggs, análises “in silico” de toxicidade, técnica de reconhecimento de padrões não supervisionados (PCA), e estudos e ancoramento molecular. Como resultado, restaram 28 compostos, sendo que todos mostraram potencial para serem herbicidas, através da previsão utilizando os modelos de QSAR obtidos, porém apenas o modelo D mostrou-se confiável para previsão da triagem virtual. Por fim, foram selecionados os dez compostos que apresentaram maior valor de previsão de atividade de inibição do PET, utilizando o modelo D.