Combinação de Fatores de Escalonamentos de Deslocamentos Químicos de RMN de 13C e 1H (baseados em Regressões Lineares) e de Redes Neurais para Auxiliar a Determinação Estrutural da Savinina / Combination of Scaling Factors of 13C and 1H NMR Chemical Shifts (based on Linear Regressions) and Neural Networks to Aid the Structural Determination of Savinin

• Autor(a) principal: Cardoso, Evani Ferreira
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Alves, Geomar Souza, Souza, Sara Sâmitha, de Albuquerque, Ana Carolina Ferreira, Martins, Roberto Carlos Campos, Miranda, Rodrigo de Souza, da Silva, Fernanda Barbosa, Siqueira, Marcelo Ricardo Souza, Junior, Fernando Martins dos Santos, Mota, Gunar Vingre da Silva, Neto, Antonio Maia de Jesus Chaves, Costa, Fabio Luiz Paranhos
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/25911
• topic: ANN-PRA; Savinina; GIAO

Este é um trabalho teórico-experimental, onde a molécula de foco do estudo é a savinina, um lignano do tipo dibenzilbutyrolactónico, substâncias que podem ser encontradas em vários géneros, um dos quais com maior ocorrência é o género Acanthopanax (Araliaceae) que é tradicionalmente utilizado como analgésico e estimulante do sistema imunitário, para além de exibir uma potente actividade insecticida e citotóxica para células do carcinoma do cólon humano HCT116. Foi isolado e aqui apresentamos a sua caracterização experimental e teórica através de dados 13C e 1H NMR e a possível confirmação da estrutura utilizando a ferramenta de rede neural (ANN-PRA). O objectivo deste trabalho é utilizar cálculos teóricos de 13C e 1H NMR e dados experimentais para a resolução da estrutura da savana, e a utilização da ferramenta de rede neural (ANN-PRA) para confirmar a estrutura da molécula.