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 13C and 1H NMR Chemical Shift Scaling Factors (based on Linear Regressions) and Neural Networks to Aid Savinina Structural Determination

• Autor(a) principal: Cardoso, Evani Ferreira
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Alves, Geomar Souza, Souza, Sara Sâmitha, Albuquerque, Ana Carolina Ferreira de, Martins, Roberto Carlos Campos, Miranda, Rodrigo de Souza, Silva, Fernanda Barbosa da, 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/27259
• topic: ANN-PRA; Savinina; GIAO

Este é um estudo teórico-experimental, onde a molécula foco é a savinina, uma lignana do tipo dibenzilbutirolactônica. Estas substâncias podem ser encontradas em diversos gêneros botânicos, sendo um dos de maior ocorrência o gênero Acanthopanax (Araliaceae), cujas espécies são tradicionalmente utilizadas como analgésico e estimulante do sistema imune, além de exibirem potentes atividade inseticida e citotóxica para células de carcinoma de cólon humano HCT116. Assim, no presente estudo apresentamos a caracterização experimental e teórica da savinina utilizando dados de RMN de 13C e 1H e a possível confirmação da estrutura utilizando a ferramenta de rede neural (ANN-PRA). O objetivo deste trabalho é utilizar cálculos teóricos de RMN de 13C e 1H e dados experimentais para a resolução da estrutura deste composto, além do uso da ferramenta de rede neural (ANN PRA) para confirmação da estrutura da molécula.