Análisis QSPR de índices de retención de aromas medidos en cromatografía de gases

Abstract

Las relación cuantitativa estructura-retención (QSRR) [1] es muy útil para la predicción de los índices de retención (RI) [2, 3]. En el presente trabajo se modeló el RI medido en la columna capilar OV-101, usando 1208 compuestos aromáticos [4] optimizados en Hyperchem [5]. Se consideraron: 1) Todos los descriptores moleculares [6] calculados en Dragon [7] y 2) Únicamente descriptores topológicos. Los modelos se obtuvieron mediante el Método de Reemplazo [8, 9] y se analizaron con la función de utilidad [10] implementada en DART [11]. El conjunto se dividió en tres grupos basado en k-medias [12]: N_train=400, N_val=405 y N_test=403. Se aplicó la validación cruzada y la randomización-Y [13]. El mejor modelo QSPR se obtuvo con 4 descriptores topológicos usando la función de utilidad: IR=-1104.8+169.3 X1sol+26.0 SpMax1_Bh(s)+136.5 H-050+1370.2 PDI

El modelo cumple otros criterios [14]: R²_loo>0.5 (0.912), R²_test>0.6 (0.927), 1-R²₀/R²_test<0.1 (0.000), 0.85?k?1.15 (0.99) y 0.85?k’?1.15 (1.00), R²_m>0.5 (0.917). La Figura 1 muestra la recta de regresión. El índice de conectividad de primer orden (X1sol) [15] es el descriptor más importante, el cual está bien correlacionado con el punto de ebullición que es el que gobierna el RI para columnas apolares.