Uma comparação de técnicas de regressão para a previsão de solubilidade aquosa

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorVasconcelos, Leonardo Pio-
Autor(es): dc.contributorSampaio, Igor Garcia Ballhausen-
Autor(es): dc.contributorSeixas, Flavio Luiz-
Autor(es): dc.creatorLeal, Fabiano Galdino-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:58:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:58:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-24-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/31237-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/761287-
Descrição: dc.descriptionA determinação da solubilidade é fundamental para a introdução de novos fármacos da indústria de drogas medicinais. Contudo, a síntese e testes em laboratórios pode ser dispendiosa e os erros experimentais podem ser expressivos. Como forma de acelerar a obtenção de valores de solubilidade, modelos matemáticos preditivos podem ser desenvolvidos através do treinamento em base de dados de alto volume. Há modelos construídos a partir das bases CheqSol, COSMO-RS e MLSMR. Neste trabalho, avaliou-se o desempenho de diversos tipos de regressão sobre a base de dados AqSolDB, obtendo modelo preditivo construído sobre a arquitetura de florestas aleatórias que melhor se adequou ao banco de dados. As medidas estatísticas mostraram valores de coeficiente de determinação de 0,81 e erro médio absoluto de 0,69 para o conjunto de teste. Considerando que o erro experimental possui 0,22 desvio padrão (0,88 de variação total, considerando 95% como intervalo de confiança), o melhor modelo matemático avaliado apresentou vantagens frente às etapas de laboratório. A utilização de modelos matemáticos contribui também para o menor erro e custo de desenvolvimento de novos medicamentos-
Descrição: dc.description51 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquina-
Palavras-chave: dc.subjectPredição-
Palavras-chave: dc.subjectSolubilidade-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado de máquina-
Palavras-chave: dc.subjectSolubilidade-
Palavras-chave: dc.subjectModelo matemático-
Título: dc.titleUma comparação de técnicas de regressão para a previsão de solubilidade aquosa-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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