Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-09-30T13:02:12Z No. of bitstreams: 1 DissJSS.pdf: 5198309 bytes, checksum: 1bddd2741512bf6bf9509fe9e86d2ad9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:27:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissJSS.pdf: 5198309 bytes, checksum: 1bddd2741512bf6bf9509fe9e86d2ad9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:27:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissJSS.pdf: 5198309 bytes, checksum: 1bddd2741512bf6bf9509fe9e86d2ad9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T19:28:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissJSS.pdf: 5198309 bytes, checksum: 1bddd2741512bf6bf9509fe9e86d2ad9 (MD5) Previous issue date: 2016-03-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The Brazilian cattle have shown promise prominence in the international market compared to other commodities. It already knows the important role of fatty acids in the complimentarily of human nutrition. On the other hand, studies have linked the consumption of beef with increasing rate of diseases associated with high levels of "bad" cholesterol (LDL) in the blood. Because of these two aspects on the topic meat (nutritional value and human health), it is seen necessary to determine the levels oftrans fatty acids in meat. Among the methods for analysis of total lipids and lipid profile, stands out the extraction of fat and chromatography, respectively. In this project was proposed to develop multivariate calibration models for the analysis of total lipids and lipid profile with the use of near-infrared spectroscopy in beef samples which the levels were previously determined. Eighteen properties were analyzed, including: total lipids and myristic fatty acids, pentadecylic, palmitic, margaric, stearic, palmitoleic, oleic, elaidic, linoleic, α-linolenic and families of fatty acids with branched, saturated, monounsaturated (cis), conjugated linoleic (cis, trans), and omega 3 and 6 polyunsaturated. We used 127 bovine meat samples from the calibration steps and internal validation (2/3 to 1/3 calibration and validation for internal and 32 external validation samples. We used the PLSR method for the construction of multivariate models. Flesh spectra were extended from 1111 to 1937, and from 2016 to 2500 nm regions, and regions concerning water and noise judged as interfering in the calibration process were removed during the models construction. We evaluated the performance of the models based on the applied pre-treatments (smoothing, first derivative Savitzky-Golay, SNV), the number of latent variables, consistency, SEC, SEP and determination coefficients (R2 cal/val). The models chosen as having better predictive capacity were those of total lipids, myristic acid, palmitic acid, margárico and saturated fatty acids, demonstrating that the NIRS has a high potential for the quantification of lipid constituents of the beef. / A bovinocultura brasileira tem mostrado promissor destaque no mercado internacional quando comparada a outras commodities. Já se conhece o importante papel de ácidos graxos na complementaridade da alimentação humana. Por outro lado, estudos relacionam o consumo de carne bovina com o aumento de índice de doenças associadas com os altos teores do “mau” colesterol (LDL) no sangue. Em virtude dessas duas vertentes que abordam o tema carne (valor nutricional e a saúde humana), a determinação dos teores de ácidos graxos em carne é importante. Entre as metodologias para análise de lipídeos totais e perfil lipídico, se destacam a extração de gordura e a cromatografia, respectivamente. No presente projeto foi proposto o desenvolvimento de modelos de calibração multivariada para a análise de lipídeos totais e perfil lipídico com o emprego de espectroscopia no infravermelho próximo em amostras de carne bovina cujos teores foram previamente determinados. Foram analisadas dezoito propriedades, entre elas: lipídeos totais e os ácidos graxos mirístico, pentadecílico, palmítico, margárico, esteárico, palmitoleico, oleico, elaídico, linoleico, α-linolênico e as famílias de ácidos graxos com cadeia ramificada, saturados, monoinsaturados (cis), linoleicos conjugados (cis, trans), ômega 3 e 6 e poli-insaturados. Utilizou-se 127 amostras de carne de bovinos entre as etapas de calibração e validação interna (2/3 para a calibração e 1/3 para validação a interna e 32 amostras para validação externa). Empregou-se o método PLSR para construção dos modelos multivariados. Os espectros de carne estenderam-se de 1111 a 1937 nm e de 2016 a 2500 nm, sendo removidas regiões referentes à água e a ruídos, julgados como interferentes no processo de calibração. Avaliou-se o desempenho dos modelos com base nos pré-tratamentos aplicados (alisamento, primeira derivada Savitzky-Golay, SNV), número de variáveis latentes, consistência, SEC, SEP e coeficientes de determinação (R2 cal/val). Os modelos escolhidos como tendo melhor capacidade preditiva foram os de lipídeos totais, ácido mirístico, palmítico, margárico e ácidos graxos saturados, demonstrando que a NIRS possui alto potencial na quantificação dos constituintes lipídicos da carne bovina.

Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica. / In this work, the application of multivariable statistical methods for the classification of commercial gasoline in accordance to applicable laws in Brazil is studied. In the present, the ANP bases the classification of gasoline on lower and upper bounds defined for a number of physico-chemical properties. The objective of this work is to propose an alternative analysis methodology, that is adequate for making a pre-sorting of the samples collected by the Fuel Quality Monitoring Program through a classification method. This method is based on NIR spectroscopy, that is a fast and non-destructive technique, as the analytical method. In this way, it would be possible to reduce the number of physico-chemical analyses, as it would be possible not to perform them on every sample, reducing costs and increasing the quantity and frequency of gas stations that could be monitored. NIR analyses produce a great quantity of data, that makes the use of multivariable statistical techniques necessary in order to set up classification methodologies. In this work the well-known PCA and PLS techniques are used for data compression, and LDA and QDA analyses for sample classification. The data studied correspond to the physico-chemical properties and NIR spectra of a total of 216 commercial gasoline samples, used for model design, and of a 50 samples, used for validation. The classification methods that are tested are combinations of PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regression) and data compression scores graphical analysis (biplot). Best performance was obtained with compression scores graphical analysis, followed by PLS regression, PLS-QDA, PCA-QDA and PLS-QDA. There are still some steps to be fulfilled before the usage of commercial gasoline classification through NIR could be practical. However, this study has shown that this methodology is technically feasible.

Orientador: Maria Izabel Maretti Silveira Bueno / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-17T19:39:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Schwab_NicolasVilczaki_M.pdf: 3711398 bytes, checksum: e20932b11edb933d211e62ceba8679a8 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O método de parâmetros fundamentais (PF), embora muito eficaz para a determinação elementar em fluorescência de raios X (FRX) em análise de amostras simples (como ligas e misturas de óxidos), é inviável para a quantificação em matrizes complexas, como cremes dentais. Por outro lado, ao contrário do método de PF, a quimiometria evita cálculos de coeficientes teóricos, relacionados à matriz da amostra e às características geométricas e instrumentais, permitindo ao sistema obter modelos com maior habilidade de previsão. Esse trabalho propõe uma metodologia para determinação de dióxido de titânio diretamente em pastas de dente com uso de calibração multivariada (PLS), usando como pré-tratamento das amostras em alguns casos, apenas a homogeneização e requerendo somente 5 minutos para a análise. Para construção do modelo foram analisadas 22 amostras de diversas marcas e tipos. O método proposto envolveu a utilização de espectros de FRX de pastas de dente e quimiometria, usando como valores de referência os obtidos pelo método de Parâmetros Fundamentais para as cinzas das mesmas amostras, método que requer pelo menos 8 horas para cada análise. Oito variáveis latentes foram necessárias para descrever o conjunto, tornando o modelo adequado para realizar análises diretas para as diferentes marcas encontradas no comércio brasileiro, sem que ocorra sobreajuste no modelo. Ele foi capaz de prever o teor de dióxido de titânio em amostras externas com erros de até 16% para 100 s e 9% para 700 s de irradiação; no entanto, sem diferença significativa entre os métodos, evidenciada estatisticamente pelo teste t, com 95% de confiança. Dessa forma, pode-se afirmar que a proposta é eficaz para a determinação de teores de TiO2 em matrizes complexas como as pastas de dentes, de forma rápida e com o mínimo preparo de amostra / Abstract: The direct application of a fundamental parameters method in elemental determinations using X-ray fluorescence is not feasible for complex samples, like dentifrices or toothpastes, as it is for simpler samples, like alloys or mixtures of elemental oxides. However, instead of fundamental parameters method, chemometric methods, not based on the uncertainness of theoretical coefficients related to sample matrices and of geometrical and instrumental parameters, allow obtaining models with adequate prediction abilities. This work proposes a methodology to determine titanium dioxide contents directly in toothpastes, by applying Partial Least Square Regression, having as sample pretreatment just its homogenization, when required. The analytical frequency is very high, ca. 24 samples per hour. Twenty-two toothpaste samples having different Brazilian brand names and in diverse presentations were used to build and validate the model. Direct X-ray Fluorescence toothpaste spectra and chemometrics were considered, where the reference values of their TiO2 concentrations were obtained from fundamental parameters data of the ash of the same samples, requiring 8 hours to be obtained. Eight latent variables are necessary to describe the whole sample set and the Partial Least Square Regression model be able to make direct analysis of the different samples found on the Brazilian market, without over-fitting the model. The Partial Least Square Regression model is able to predict the content of TiO2 in external samples with average errors until 16% for 100 s and 9% for 700 s of irradiation, however, no significant difference between the methods, as statistically indicated by t-test, with 95% of confidence. The advantages of the proposed approach are mainly its speed, minimum sample preparation and robustness / Mestrado / Quimica Analitica / Mestre em Química

Orientador: Marcia Miguel Castro Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-05T11:01:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Morgano_MarceloAntonio_D.pdf: 1064934 bytes, checksum: cec6bada7bde81def5b94152252347d9 (MD5) Previous issue date: 2005 / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-08T04:12:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pataca_LuizCarlosMoutinho_D.pdf: 3563791 bytes, checksum: f2877b8f6fa77bd24a2a89eed93b78c4 (MD5) Previous issue date: 2006 / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências

Cada vez mais, a indústria requer métodos em tempo real para o controle de qualidade da carne fresca, a fim de melhorar a eficiência produtiva, garantir homogeneidade dos produtos e atender expectativas do consumidor. No presente trabalho, a imagem hiperespectral foi empregada para avaliação da qualidade da carne de bovinos Nelore com ênfase para a maciez e características relacionadas, e, ainda, a construção de mapas de distribuição das características para observação da variabilidade dessas entre e dentro de amostras. Para investigar se o uso de diferentes grupos musculares aumenta a variabilidade dos valores de referência, promovendo melhora nos modelos de predição e classificação da maciez, foram utilizadas amostras do músculo Longissimus(94) e B. femoris (94) de bovinos Nelore. Para investigar se a seleção da região de interesse (ROI) na imagem no exato local onde foi coletado o cilindro para determinação da força de cisalhamento melhora os modelos de predição e classificação da maciez, foram utilizadas amostras do músculo Longissimus (50). Após a aquisição da imagem (1.000 - 2.500 nm), cada amostra foi avaliada seguindo metodologia tradicional para força de cisalhamento, matéria seca, proteína bruta, lipídios e comprimento de sarcômero. Os dados espectrais e espaciais foram analisados por técnicas quimiométricas e modelos PLSR e PLS-DA foram construídos. Em relação à abordagem com diferentes músculos, os dados foram modelados separadamente para evitar que fenômenos devidos às diferenças musculares fossem equivocadamente atribuídos às características investigadas. Ainda assim, amostras de Longissimus com maciez inaceitável foram classificadas com sensibilidade = 87% e amostras macias de B. femoris com sensibilidade = 90%, ambas na validação externa. Com relação à forma de seleção da ROI, os modelos de classificação utilizando ROI local apresentaram melhor desempenho do que os modelos com ROI de toda a amostra (sensibilidade na validação externa para a classe dura = 33% e 70%, respectivamente). Entretanto, o modelo mais geral tem desempenho melhor na construção de mapas de distribuição da maciez, com de 72% das imagens preditas corretamente classificadas. / Increasingly, industry requires real-time methods for quality control of fresh meat in order to improve production efficiency, ensure product homogeneity and meet consumer expectations. In the present work, the hyperspectral image was used to evaluate the quality of Nellore beef with emphasis on tenderness and characteristics related to it, and also the construction of distribution maps to observe the variability of these characteristics between and within samples. To investigate whether the use of different muscle groups increases the variability of the reference values, improving tenderness prediction and classification models, samples from Longissimus (94) and B. femoris (94) of Nellore cattle were used. To investigate whether the selection of the region of interest (ROI) in the image at the exact location where the shear force cores were collected improves tenderness prediction and classification models, samples from Longissimus muscle were used (50). After image acquisition (1,000 - 2,500 nm), each sample was evaluated following traditional methodology for shear force, dry matter, crude protein, lipids and sarcomere length. The spectral and spatial data were analyzed by chemometric techniques and PLSR and PLS-DA models were constructed. Regarding the approach with different muscles, the data were modeled separately to avoid that phenomena due to muscle differences were mistakenly attributed to the characteristics investigated. Nevertheless, samples from Longissimus with unacceptable tenderness were classified with sensitivity = 87% and tender samples from B. femoris with sensitivity = 90%, both in the external validation. Regarding the ROI selection, the classification models using local ROI presented better performance than the ROI models of the whole sample (external validation sensitivity for the tough class = 33% and 70%, respectively). However, the more general model had better performance in the tenderness distribution maps, with 72% of predicted images correctly classified.

Os estudos de impacto ambiental em sistemas aquáticos são de grande importância, tanto no âmbito social quanto no econômico. Estes têm que contemplar a avaliação dos danos produzidos pelos mais variados tipos de substâncias, criando a necessidade de conhecer a ação destas ao sistema em questão. O resultado da interação de substâncias com o ambiente pode ser explorado por meio de experimentos envolvendo o coeficiente de partição octanol/água (Kow). A escolha do Kow se deve ao fato deste se relacionar a interação do composto escolhido com o meio, no que diz respeito à absorção e transporte. No caso deste trabalho, uma série de fenóis foi estudada em termos do coeficiente de partição. Cálculos teóricos foram realizados como alternativa para mensuração experimental do coeficiente de partição octanol/água. A elaboração de modelos QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) para a previsão de valores de coeficiente de partição octanol/água foi realizado por meio de cálculos envolvendo física quântica e quimiometria. Os dados das variáveis foram obtidos para o grupo de fenóis em questão utilizando os métodos de cálculos semiempíricos AM1, PM3, PM6 e PM7. A comparação dos modelos QSAR obtidos permitiu a conclusão de que, para os descritores selecionados, o conjunto de valores obtidos com o método PM7 proporcionou a criação dos melhores modelos. Utilizando como variáveis selecionadas energia eletrônica, área molecular, volume molecular, energia de repulsão core-core e massa molecular, obteve-se um modelo que acumulava aproximadamente 99,99% de toda a informação em três componentes, com um coeficiente de correlação externo (referente à calibração) em torno de 0,93, o que indica a força preditiva do modelo. A relação da toxicidade com o Índice de Qualidade das Águas também foi investigado por meio da relação dos valores LogKow obtidos e pH. Com o pKa de cada fenol proveniente de dados teóricos (e fazendo uso da relação de pKa e pH proposta por Henderson-Hasselbach), pode-se concluir que não existe influência intrínseca dos valores de LogKow nos valores de pH, verificado com o baixo coeficiente de correlação entre as variáveis, em torno de 0,15. / The environmental impact on aquatic systems are of great importance, both in the social sphere as the economic. These must include the assessment of the damage caused by all sorts of substances, creating the need to know the action of these to the system in question. The result of the interaction of substances with the environment can be explored through experiments involving octanol / water partition coefficient (Kow). The choice of Kow is due to relate the interaction of the compound with the chosen medium, as regards the absorption and transport. In the case of this work, a number of phenols was studied in terms of the partition coefficient. Theoretical calculations have been performed as an alternative to experimental measurement of octanol / water partition. The use of models QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship) for predicting values of octanol / water partition was made by means of calculations involving quantum physics and chemometrics. The data for each variable were obtained for the group concerned phenols using the semi-empirical calculation methods AM1, PM3, PM6 and PM7. A comparison of the obtained QSAR models allowed the conclusion that, for the selected descriptors, a set of values obtained with the method provided PM7 the creation of the best models. Using as selected electronic energy, molecular area, molecular volume, core-core repulsion energy and molecular mass variables, we obtained a model that accumulated approximately 99.99% of all information in three components, with an external correlation coefficient (referring to the calibration) around 0,93, which shows the predictive power of the model. The relationship of toxicity with the Water Quality Index was also investigated by means of the relation of LogKow values obtained and pH. With the pKa of the phenol from each theoretical data (and using the relationship of pKa and pH proposed by Henderson-Hasselbach), it can be concluded that there is no influence of intrinsic values LogKow in pH checked with low coefficient correlation between the variables, around 0,15.

A cefalexina é um dos antibióticos mais prescritos no Brasil e a sua disponibilidade nas instituições de saúde é de extrema importância para o tratamento adequado e seguro dos pacientes. Porém a distribuição dos medicamentos é prejudicada pela dificuldade de liberação pelos laboratórios de controle de qualidade que utilizam métodos convencionais como: o biológico (Difusão em Ágar) e o cromatográfico (Cromatografia Líquida de Alta Eficiência), que demandam tempo de análise e não permitem a obtenção de resultados em tempo real. O maior desafio dos centros produtivos é desenvolver métodos capazes de realizarem as análises dos produtos de forma rápida e eficaz durante as fases mais críticas da produção. As técnicas espectroscópicas por infravermelho são alternativas aos métodos convencionais, tendo como vantagens a rapidez, a capacidade de análise de amostras nas suas formas físico-químicas originais e a possibilidade de projetar a sua utilização na Tecnologia Analítica de Processos (PAT). Com esse propósito foi desenvolvido um método por espectroscopia no infravermelho médio (MID) por reflectância difusa (DRIFTS) combinado à técnica de regressão múltipla por mínimos quadrados parciais (PLS) para análise de cefalexina na forma pó para suspensão oral. A avaliação da eficácia do método desenvolvido foi feita mediante cálculo da precisão e exatidão do método e posteriormente os resultados experimentais foram submetidos à análise estatística. A verificação da equivalência dos métodos foi feita utilizando análise de variância (ANOVA) e, para finalizar o trabalho, foi determinado o intervalo de tolerância (δ) do método. O método espectroscópico apresentou significativa variabilidade de resultados, porém uma técnica padronizada de preparo das amostras de calibração capaz de produzir misturas homogêneas do fármaco com placebo, aliado à seleção criteriosa das regiões espectrais e tratamento espectral adequado, foi determinante para o desenvolvimento de um método equivalente aos convencionais, atendendo aos requisitos da PAT. Portanto, este trabalho pode servir de ferramenta para o avanço da PAT pelos produtores e agência regulatória no Brasil (ANVISA). / Cephalexin is the most prescribed antibiotics in Brazil and its availability in health institutions is of utmost importance for the proper and safe treatment of patients. But the distribution of drugs is hindered to difficulty of release by quality control laboratories using conventional methods such as biological (Agar Diffusion) and HPLC (High Performance Liquid Chromatography), which require analysis time and not allow to obtain results in real time. The biggest challenge of manufacturing centers is to develop analytical methods to perform quickly and effectively analyzes of the products during the most critical phases of production. The infrared spectroscopic technique is alternative to conventional methods, with the advantages of speed, the ability to analyze samples in their original physical-chemical forms and the possibility to use in designing the Process Analytical Technology (PAT). For this purpose, a method was developed in the mid-infrared spectroscopy (MID) by diffuse reflectance (DRIFTS) combined to technique of partial least squares (PLS) regression for cephalexin analysis in oral suspension product. Assessing the effectiveness of the method was done by calculation of precision and of the method and then the experimental results were subjected to statistical analysis. The equivalence of methods was verified using analysis of variance (ANOVA) and, to complete the work, the tolerance interval (δ) was determined. The spectroscopic method showed significant variability in results, but a standardized technique for preparation of calibration samples able to produce homogeneous mixtures of the drug with placebo, combined to careful selection of spectral regions and appropriate spectral treatment, was crucial for the development of an equivalent method to conventional, meeting the requirements of PAT. Therefore, this work can serve as a tool for advancing the PAT by manufacturers and regulatory agency in Brazil (ANVISA).

A combretastatina A4 é um promissor agente anticâncer. Na célula, inibe a polimerização dos microtúbulos, os quais são fundamentais nos processos de motilidade, manutenção estrutural e mitose. Essa inibição se dá a partir do sítio de interação da αβ-tubulina bloqueando o fluxo do sangue que alimenta os tumores, o que resulta na morte dos mesmos. Com estrutura semelhante às combretastatinas, as chalconas constituem uma classe de compostos que atuam no mesmo sítio de interação na tubulina. Baseando-se nos trabalhos experimentais de Ducki e colaboradores, estudou-se a estrutura molecular de 87 chalconas análogas à combretastatina A4 por meio do método quântico DFT com o propósito de desenvolver modelos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) aplicados a tais antagonistas. A partir dos métodos dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e de Redes Neurais Artificiais (ANN), foram gerados modelos que conduzem à elucidação da relação dos compostos estudados com suas respectivas atividades biológicas. Os descritores eletrônicos e moleculares selecionados apresentam alta concordância com as características das moléculas, havendo predominância de comportamento linear com a atividade biológica, podendo, eventualmente, apresentar comportamento não-linear, o que torna o modelo gerado altamente consistente. / Combretastatin A4 is a promising anticancer agent. It inhibits the polymerization of microtubules in the cell, which are essential in the process of motility, structural maintenance and mitosis. This inhibition is given from the interaction site of αβ-tubulin blocking the blood flow that feeds the tumor, what results in its death. The chalcones, sharing a similar structure of the combretastatin, are also a class of compounds that act in the same site of interaction in the tubulin. Based on the experimental work of Ducki and co-workers, we proposed a molecular structure study of 87 chalcones similar to combretastatin A4 using the DFT method in order to develop Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) applied to the given antagonists. Through Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Network (ANN) methods, some models has been generated to lead the understanding on the relationship between the compounds studied and their respective biological activities. The electronic and molecular descriptors selected have high correlation with the molecule features, being linear most of the time, although with eventual non-linear behavior, which makes the generated model highly consistent.

A depressão, também conhecida como distúrbio depressivo maior, é uma doença extremamente séria caracterizada por distúrbios afetivos que apresenta sintomas como tristeza, pessimismo, baixa autoestima, alterações nas funções vegetativas como sono e apetite e cognitivas como concentração, memória e atenção. A depressão afeta hoje cerca de 300 milhões de pessoas sendo essa a doença mais incapacitante do mundo, segundo dados da Organização Mundial da Saúde. O receptor humano 5-HT2a tem sido associado a inúmeras condições neurológicas e moléculas ligantes seletivas a esse receptor podem apresentar potencial terapêutico no tratamento de distúrbios de comportamento, tais como a depressão. Com o propósito de contribuir para o planejamento de novos fármacos mais eficazes no tratamento da depressão realizou-se um estudo de QSAR (do inglês Quantitative structure-activity Relationship) com um conjunto de 106 compostos arilpiperazínicos utilizando os métodos de Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Redes Neurais Artificias (ANN). O modelo de PLS foi obtido com 76 compostos no conjunto de treinamento e 11 compostos no conjunto teste (r2 = 0,749 e q2 = 0,696). Os testes de validação leave-N-out, randomização e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e demonstraram que os mesmos não foram gerados através de correlações ao acaso. O modelos de Redes Neurais Artificiais de Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN) foi gerado utilizando funções de transferência tansig-tansig. O treinamento das redes demonstrou que o melhor modelo apresentava arquitetura 7-10-1. Tal modelo apresentou valores de erro quadrático médio (EQM) igual a 0,00964, desvio médio absoluto (DMA) igual a 0,0775 e r2treinamento, r2validação e r2teste iguais a 0,794, 0,795 e 0,788, respectivamente. Os descritores dos modelos matemáticos gerados mostraram concordância com as propriedades moleculares dos compostos e os valores de atividade biológica preditos pelos modelos de PLS e ANN demonstraram que a interação dos descritores é satisfatoriamente relacionada tanto por aproximações lineares quanto não-lineares. / Depression, major depressive disorder or clinical depression, is a serious mood disorder characterized by severe symptoms like emotional suffering and feeling miserable that affects vegetative functions as sleeping and eating and cognitive functions like concentration, memory and attention. The world mental health estimates that depression affects more than 300 million people worldwide and is the leading cause of world disability. The human receptor 5-HT2a has been associated to many neurological dysfunctions. Molecules that selectively bind to this receptor present the potential to be used as an effective treatment of mental health disorders, such as depression. Our primary aim in this work is to contribute to the development of new drugs for the treatment of depression. Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) studies with a series of 106 arylpiperazines that interact with the neuroreceptor 5-HT2a were conducted employing the methods Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN). The PLS model was obtained with a training set of 76 compounds and a 19 compounds test set (r² = 0. 749, q² = 0.696). Leave-N-out analysis, biological activity randomization and outliers detection confirmed the robustness and stability of the models and showed that they were not obtained by chance correlations. Predictive models were also generated by Multilayer Perceptron Artificial Neural Network (MLP-ANN) trained with tansig-tansig transfer functions showed that the best results were obtained for a 7-10-1 architecture (r²training = 0. 794, r²validation = 0.795 and r²test = 0.788). The descriptors used to construct the predictive models showed good agreement with the arylpiperazines molecular properties, and the biological activity predicted by the PLS and ANN methods suggested that the descriptor interactions can be described by a linear or a nonlinear approach as well.