Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor em Engenharia Civil na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Adão da Fonseca

O sistema especialista SISTEMAT tem por objetivo auxiliar pesquisadores da área de produtos naturais no processo de determinação estrutural de substâncias. Para tanto, utilizando dados provenientes de várias técnicas espectrométricas e espectroscópicas, principalmente RMN 13C, inúmeros programas foram desenvolvidos com a finalidade de propor o provável esqueleto de uma substância. Essa informação, juntamente com as substruturas apresentadas a partir de um conjunto de dados, é utilizada por geradores estruturais como grandes restrições, a fim de impedir a explosão combinatória e a geração de propostas estruturais incompatíveis com produtos naturais, além de reduzir o elevado tempo computacional gasto durante uma análise. Esse trabalho descreve o desenvolvimento e utilização dos módulos de reconhecimento de esqueletos, determinação e geração estrutural e simulação de dados de RMN 13C de esteróides. Assim, foi elaborada uma base de dados com 1436 substâncias distribuídas entre 119 tipos de esqueletos provenientes das mais diversas fontes naturais. Vários testes foram realizados e bons percentuais de acerto foram obtidos para o reconhecimento de esqueletos e geração de propostas estruturais através da sobreposição dos tipos de anéis encontrados em esqueletos de esteróides. Para validar as propostas estruturais apresentadas pelo gerador, bem como para prever os dados de deslocamentos químicos de novos esteróides, o simulador de dados de RMN 13C foi usado e, quando comparado a um programa comercial de mesma finalidade, apresentou maior exatidão na previsão dos dados. / The aim of the expert system SISTEMAT is to aid natural product researchers in the process of structural determination of organic substances. For that, using data from various spectrometric and spectroscopic techniques, mainly 13C NMR, countless programs were developed to propose the most probable skeleton of a substance. This information together with the substructures shown from the data set are utilized by structural generators as important constraints in order to avoid the combinatorial explosion problem and the generation of incompatible structural proposals for natural products, besides reducing the computational time spent during the analysis. This work describes the development and use of the modules of skeleton identification, structural determination and generation, and the 13C NMR data prediction of steroids. Thus, was built a database containing 1436 steroids distributed in 119 different skeletons originated from the most varied natural sources. Several tests were performed, wherein good hit percentuals were obtained for the skeleton identification and structural generation through the overlapping of the types of rings found in the steroid skeletons. For validation of the structural proposals shown by the generator as well as for prediction of the chemical shift data of new substances, the simulator of 13C NMR data was used and next compared with a commercial program of the same purpose, and exhibited higher accuracy in the data prediction.

O sistema especialista SISTEMAT tem por objetivo auxiliar pesquisadores da área de produtos naturais no processo de determinação estrutural de substâncias. Para tanto, utilizando dados provenientes de várias técnicas espectrométricas e espectroscópicas, principalmente RMN 13C, inúmeros programas foram desenvolvidos com a finalidade de propor o provável esqueleto de uma substância. Essa informação, juntamente com as substruturas apresentadas a partir de um conjunto de dados, é utilizada por geradores estruturais como grandes restrições, a fim de impedir a explosão combinatória e a geração de propostas estruturais incompatíveis com produtos naturais, além de reduzir o elevado tempo computacional gasto durante uma análise. Esse trabalho descreve o desenvolvimento e utilização dos módulos de reconhecimento de esqueletos, determinação e geração estrutural e simulação de dados de RMN 13C de esteróides. Assim, foi elaborada uma base de dados com 1436 substâncias distribuídas entre 119 tipos de esqueletos provenientes das mais diversas fontes naturais. Vários testes foram realizados e bons percentuais de acerto foram obtidos para o reconhecimento de esqueletos e geração de propostas estruturais através da sobreposição dos tipos de anéis encontrados em esqueletos de esteróides. Para validar as propostas estruturais apresentadas pelo gerador, bem como para prever os dados de deslocamentos químicos de novos esteróides, o simulador de dados de RMN 13C foi usado e, quando comparado a um programa comercial de mesma finalidade, apresentou maior exatidão na previsão dos dados. / The aim of the expert system SISTEMAT is to aid natural product researchers in the process of structural determination of organic substances. For that, using data from various spectrometric and spectroscopic techniques, mainly 13C NMR, countless programs were developed to propose the most probable skeleton of a substance. This information together with the substructures shown from the data set are utilized by structural generators as important constraints in order to avoid the combinatorial explosion problem and the generation of incompatible structural proposals for natural products, besides reducing the computational time spent during the analysis. This work describes the development and use of the modules of skeleton identification, structural determination and generation, and the 13C NMR data prediction of steroids. Thus, was built a database containing 1436 steroids distributed in 119 different skeletons originated from the most varied natural sources. Several tests were performed, wherein good hit percentuals were obtained for the skeleton identification and structural generation through the overlapping of the types of rings found in the steroid skeletons. For validation of the structural proposals shown by the generator as well as for prediction of the chemical shift data of new substances, the simulator of 13C NMR data was used and next compared with a commercial program of the same purpose, and exhibited higher accuracy in the data prediction.