Revista de gestión de zonas costeras

Abstracto

Método combinado SVM-PLS para predecir las actividades estrogénicas de sustancias químicas orgánicas en las aguas costeras

Fei Li, Lulu Cao, Huifeng Wu, Jianmin Zhao

Se han analizado 517 sustancias químicas naturales, sintéticas y ambientales pertenecientes a una amplia gama de clases estructurales para determinar su actividad estrogénica (expresada como logREC10) en el receptor de estrógeno (RE) mediante un ensayo de dos híbridos en levadura. En este estudio, se determinaron relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR) mediante dos métodos, mínimos cuadrados parciales (PLS) y máquina de vectores de soporte (SVM). El Q2 ​​cum del modelo PLS es 0,678, lo que indica una alta robustez y una buena capacidad predictiva. El coeficiente de correlación (R) entre los valores observados y los predichos es 0,870, lo que indica que los valores predichos por los modelos QSAR finales concordaban bien con los valores experimentales correspondientes. Se incluyeron ocho descriptores DRAGON en el modelo PLS, incluidos Mor03p, L3e, R8p, RTv+, R8e, R1p+, R7p+ y HATSv, lo que implica que las actividades químicas estrogénicas están relacionadas con las propiedades atómicas (electronenegatividades atómicas de Sanderson, polarizabilidades y volúmenes de van der Waals). La comparación de los resultados obtenidos a partir de dos modelos mostró que el método SVM exhibió los mejores desempeños generales, con un error RMS de 0,145 unidades logREC10 para todo el conjunto. Además, se construyeron tres modelos QSAR lineales para algunas familias específicas en función de sus estructuras químicas. Estos modelos predictivos deberían ser útiles para identificar rápidamente posibles sustancias químicas disruptoras endocrinas estrogénicas.