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dc.creatorPereira, Ingrid Vittoria-
dc.date.accessioned2022-03-15T17:59:51Z-
dc.date.available2022-03-15T17:59:51Z-
dc.date.issued2022-03-15-
dc.date.submitted2022-02-09-
dc.identifier.citationPEREIRA, I. V. Modelagem QSAR das atividades herbicidas de Benzamidas para controle de pragas em agricultura. 2022. 79 p. Dissertação (Mestrado em Agroquímica) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49495-
dc.description.abstractThe need to use herbicides to control weeds in agricultural systems is incontestable. Benzamide herbicides consist of a class of photosynthetic system II (PSII) inhibitors widely used for weed control. However, the development of resistance by these weeds to the known herbicides requires an ongoing search for new agrochemicals. The study reported here starts from combining two congeneric series of (thio)benzamide herbicides into a single dataset and subsequent modeling of their herbicidal activities against PSII (pIC50) using multivariate image analysis applied to quantitative structure-activity relationship (MIA- QSAR). The models were robust and predictive (mean values of r2 = 0.91, q2 = 0.80 and r2pred = 0.81) and were used to estimate the pIC50 of new agrochemical candidates, which were proposed based on the mixture chemistry of the substructures of the most active compounds present in the dataset. The chemical features affecting the herbicidal activities were analyzed using MIA contour maps, whereas the predicted pIC50 values were compared to docking scores to support the MIA-QSAR outcomes. The MIA-QSAR models, whose molecular descriptors explain topochemical information, atomic radius, and Pauling´s electronegativity, presented high modeling performance. Accordingly, the pIC50 data for proposed agrochemical candidates were calculated using the PLS regression parameters of the models. The proposed compound possessing a thiobenzamide moiety and C-11 chain, H, NO2, OH, and OH as variable substituents was the most promising alternative.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectEstrutura-atividadept_BR
dc.subject(tio)benzamidaspt_BR
dc.subjectAtividade herbicidapt_BR
dc.subjectPlantas daninhas - Controlept_BR
dc.subjectFotossistema IIpt_BR
dc.subjectStructure-activitypt_BR
dc.subject(thio)benzamidespt_BR
dc.subjectHerbicidal activitypt_BR
dc.titleModelagem QSAR das atividades herbicidas de Benzamidas para controle de pragas em agriculturapt_BR
dc.title.alternativeModelagem QSAR das atividades herbicidas de benzamidas para controle de pragas na agriculturapt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agroquímicapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Freitas, Matheus Puggina de-
dc.contributor.referee1Mancini, Daiana Teixeira-
dc.contributor.referee2Cunha, Elaine Fontes Ferreira da-
dc.description.resumoÉ incontestável a necessidade do uso de herbicidas para o controle de plantas daninhas nos sistemas agrícolas. Os herbicidas benzamídicos consistem em uma classe de inibidores do sistema fotossintético II (FSII) amplamente utilizados para o controle deste tipo de problema. No entanto, o desenvolvimento de resistência por essas ervas daninhas aos herbicidas conhecidos, torna-se necessário uma busca contínua por novos agroquímicos. O estudo relatado aqui parte da combinação de duas séries congenéricas de herbicidas (tio) benzamida em um único conjunto de dados e modelagem subsequente de suas atividades herbicidas contra FSII (pIC50) utilizando análise de imagem multivariada aplicada à relação quantitativa estrutura-atividade (MIA-QSAR). Os modelos apresentaram-se robustos e preditivos (valores médios de r2 = 0,91, q2 = 0,80 e r2pred = 0,81) e foram utilizados para estimar o pIC50 de novos candidatos agroquímicos, os quais foram propostos com base na mistura química das subestruturas dos compostos mais ativos presentes no conjunto de dados. As características químicas que afetam à atividade herbicida foram analisadas usando mapas de contorno MIA, enquanto os valores pIC50 previstos foram comparados com pontuações de docking para apoiar os resultados MIA-QSAR. Os modelos MIA-QSAR, cujos descritores moleculares explicam informações topoquímicas, raio atômico e eletronegatividade de Pauling, apresentaram alto desempenho de modelagem. Consequentemente, os dados pIC50 para os candidatos a agroquímicos propostos foram calculados usando os parâmetros de regressão PLS dos modelos. O composto proposto possuindo uma porção tiobenzamida e cadeia C-11, H, NO2, OH e OH como substituintes variáveis foi a alternativa mais promissora.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Químicapt_BR
dc.subject.cnpqQuímicapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2268098006954782pt_BR
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