prikaz prve stranice dokumenta Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari
  Preuzmi
PDF 810.24 KB
diplomski rad
Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2019. urn:nbn:hr:149:923359
Sindičić Đuretec, Valnea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta kemijskog inženjerstva i tehnologije Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Sindičić Đuretec, V. (2019). Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

Sindičić Đuretec, Valnea. "Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

Sindičić Đuretec, Valnea. "Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

Sindičić Đuretec, V. (2019). 'Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, citirano: 20.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

Sindičić Đuretec V. Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije; 2019 [pristupljeno 20.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

V. Sindičić Đuretec, "Analiza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:149:923359
Podaci o radu
NaslovAnaliza molekulskih deskriptora u kvantitativnim odnosima strukture i topljivosti tvari
Naslov (engleski)Analysis of molecular descriptors in quantitative structure-solubility relationships
AutorValnea Sindičić Đuretec
MentorŠime Ukić (mentor)
Član povjerenstvaŠime Ukić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirjana Novak Stankov (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarijana Kraljić Roković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije
Zagreb
Datum i država obrane2019-09-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Kemija
Sažetak
Upotreba kvantitativnih odnosa strukture i svojstava tvari (QSPR) jedna je od glavnih ekonomskih alternativa u eksperimentalnom testiranju molekulskih svojstava, kao što je topljivost tvari u vodi, log S. U ovom radu, izrađeni su QSPR modeli primjenjujući algoritme strojnog učenja, stabala odluke i nasumičnih šuma, koristeći programski jezik Python. Modeli su rađeni na setu od 1311 molekula; koristili su se različiti molekulski deskriptori i molekulski otisci. Usporedbom modela pokazalo se kako algoritam nasumičnih šuma ima bolju moć predviđanja od algoritma stabla odluke. Također se pokazalo da modeli koji koriste molekulske deskriptore imaju bolju moć predviđanja od onih koji koriste molekulske otiske. Kao najbolji izabran je model nasumičnih šuma uz uporabu molekulskih deskriptora. Razvijeni model mogao bi poslužiti za predviđanje topljivosti molekula kandidata prilikom razvoja novih lijekova kako bi se smanjili troškovi eksperimentalnih ispitivanja.
Sažetak (engleski)
The use of quantitative structure-property relationship (QSPR) is one of the major economic alternatives in experimental testing of molecular properties, such as the aqueous solubility of a substance, log S. In this master thesis, QSPR models were developed using machine learning algorithms, decision trees and random forests. The modeling was performed using Python programming language. The models were developed on a set of 1311 molecules; different molecular descriptors and molecular fingerprints were used. Model comparisons showed that the random forest algorithm had better prediction power than the decision tree one. Models using molecular descriptors indicated better prediction power than those using molecular fingerprints. The model of random forests using molecular descriptors was the one with the best characteristics. Once developed, the QSPR solubility model could be applied in developing process of new drugs in order to reduce the cost of experimental trials.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:149:923359
ProjektŠifra: IP-2014-09-7992
Naziv: Modeliranje okolišnih aspekata napredne obrade voda za razgradnju prioritetnih onečišćivala
Naziv: Modeling of environmental aspects of advanced water treatment for fegradation of priority pollutants
Kratica: MEAoWT
Voditelj: Tomislav Bolanča
Pravna nadležnost: Hrvatska
Financijer: HRZZ
Linija financiranja: IP
Studijski programNaziv: Primijenjena kemija; smjerovi: Kemija u zaštiti okoliša i izvori energije, Specifični materijali i napredne tehnologije, Primijenjena organska kemija
Smjer: Primijenjena organska kemija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra primijenjene kemije (mag. appl. chem.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-02-27 15:07:02