Key physicochemical properties for a wide spectrum of chemical pollutants are unknown. This thesis analyses the prospect of assessing the environmental distribution of chemicals directly from supervised learning algorithms using molecular descriptors, rather than from multimedia environmental models (MEMs) using several physicochemical properties estimated from QSARs. Dimensionless compartmental mass ratios of 468 validation chemicals were compared, in logarithmic units, between: a) SimpleBox 3, a Level III MEM, propagating random property values within statistical distributions of widely recommended QSARs; and, b) Support Vector Regressions (SVRs), acting as Quantitative Structure-Fate Relationships (QSFRs), linking mass ratios to molecular weight and constituent counts (atoms, bonds, functional groups and rings) for training chemicals. Best predictions were obtained for test and validation chemicals optimally found to be within the domain of applicability of the QSFRs, evidenced by low MAE and high q2 values (in air, MAE≤0.54 and q2≥0.92; in water, MAE≤0.27 and q2≥0.92). / Las propiedades fisicoquímicas de un gran espectro de contaminantes químicos son desconocidas. Esta tesis analiza la posibilidad de evaluar la distribución ambiental de compuestos utilizando algoritmos de aprendizaje supervisados alimentados con descriptores moleculares, en vez de modelos ambientales multimedia alimentados con propiedades estimadas por QSARs. Se han comparado fracciones másicas adimensionales, en unidades logarítmicas, de 468 compuestos entre: a) SimpleBox 3, un modelo de nivel III, propagando valores aleatorios de propiedades dentro de distribuciones estadísticas de QSARs recomendados; y, b) regresiones de vectores soporte (SVRs) actuando como relaciones cuantitativas de estructura y destino (QSFRs), relacionando fracciones másicas con pesos moleculares y cuentas de constituyentes (átomos, enlaces, grupos funcionales y anillos) para compuestos de entrenamiento. Las mejores predicciones resultaron para compuestos de test y validación correctamente localizados dentro del dominio de aplicabilidad de los QSFRs, evidenciado por valores bajos de MAE y valores altos de q2 (en aire, MAE≤0.54 y q2≥0.92; en agua, MAE≤0.27 y q2≥0.92).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_URV/oai:www.tdx.cat:10803/8590 |
| Date | 26 May 2010 |
| Creators | Martínez Brito, Izacar Jesús |
| Contributors | Giralt, Francesc, Grifoll Taverna, Jordi, Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Química |
| Publisher | Universitat Rovira i Virgili |
| Source Sets | Universitat Rovira i Virgili |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs., info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds