Kiralj R., Ferreira M. M. C., “Poliacenos Lineares: Análise Exploratória dos dados e Previsão de Propriedades” [“Linear Polyacenes: Exploratory Analysis and Prediction of Properties”]. Caxambu, MG, 16-19/11/1997: 9° Simpósio Brasileiro de Química Teórica (IX SBQT) [9th Brazilian Symposium of Theoretical Chemistry], Livro de Resumos [Book of Abstracts], (1997) 123. Poster P099.
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POLIACENOS LINEARES:
ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS E
PREVISÃO
DE PROPRIEDADES
Rudolf Kiralj** (PG) e Márcia M. C. Ferreira* (PQ)
*Dept. Fís. Química, Universidade
Estadual de Campinas, UNICAMP, Campinas SP,
13081-970
** Rudjer Boskovic Institute, PO Box 1016
Zagreb, Croatia HR-10001
PALAVRAS-CHAVE: Poliacenos Lineares,
Quimiometria, Análise de Componentes
Principais, PLS
Os hidrocarbonetos policíclicos aromáticos,
tais como poliacenos lineares, são objeto de
grande interesse experimental e teórico. Tais
poliacenos, além de agentes carcinogênicos, são
interessantes e importantes na
síntese de polímeros orgânicos
usados como condutores
elétricos e capacitores e também,
como intermediários e produtos em sínteses orgânicas.
A
simplicidade relativa dos poliacenos lineares é
um desafio aos cálculos e comparações entre
as diferentes abordagens teóricas.
Como ainda existe na literatura um pequeno número
de
poliacenos lineares sintetizados e estruturas cristalinas
disponíveis, a questão da existência de
tendências regulares em
tais sistemas aromáticos, à
medida que o número de anéis
aromáticos cresce, é pertinente e apropriada.
O objetivo deste trabalho é e studar uma série
de propriedades e sua interrelações,
bem como investigar as possibilidades de previsão
de
tais propriedades para outros poliacenos
de maior porte.
Cálculos semi-empíricos de
orbitais moleculares foram feitos para 22 compostos, usando o
programa computacional MOPAC
6 sendo PM3 o método semi-empírico
utilizado. O
presente estudo se inicia com a molécula de benzeno
e se estende à estrutura policíclica com
22 anéis aromáticos justapostos.
Foram calculados teóricamente mais de 100
parâmetros incluindo estruturais, topológicos, e
eletrônicos. Foi feita uma
análise exploratória dos dados com
o objetivo de estudar o
comportamento e intercorrelações entre
os parâmetros escolhidos (Análise de Componentes
Principais e Análise
Hierárquica de Agrupamentos).
Com o método de
regressão
multivariada PLS, demonstra-se
a possibilidade de previsão de alguns
dos parâmetros
estruturais, topológicos e eletrônicos.
(CNPq,
FAPESP)
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LINEAR POLYACENES:
EXPLORATORY DATA ANALYSIS AND
PREDICTION
OF PROPERTIES
Rudolf Kiralj** (PG) e Márcia M. C. Ferreira* (PQ)
*Dept. Fís. Química, Universidade
Estadual de Campinas, UNICAMP, Campinas SP,
13081-970
** Rudjer Boskovic Institute, PO Box 1016
Zagreb, Croatia HR-10001
KEYWORDS: Linear Polyacenes,
Chemometrics, Principal Component Analysis,
PLS
Polycyclic aromatic hydrocarbons,
especially linear polyacenes, are objects
of great
experimental and theoretical interest. The
poliacenes, besides being carcinogeneous, are
interest and important in
synthesis of organic polymers
as electric conductors and
capacitors, and also as intermediates
and products in organic sytheses. Their
relative
simplicity is a challenge for calculations and comparisons
of different theoretical approaches.
As there is still a small
number of synthesized linear polyacenes and
available crystal
structures, the question of the
existence of regular trends in such aromatic systems, with
the increase of the number of rings,
has its full justification to be answered. The aim of
this work is to study a series of properties and their
intercorrelations, and also to investigate
the possibility of prediction of properties
for more complex polyacenes.
Semi-empirical molecular orbital calculations
were performed for 22 compounds, using
computacional program MOPAC 6 with PM3 as the semi-empirilical
method. The present
study started with the benzene molecule and was
extended to polycyclic structure with 22
fused aromatic rings.
More than 100 theoretical
parameter were calculated, of structural,
topological and
electronic nature. Exploratory data
analysis was carried out with the goal to
study the
behavior and intercorrelations between selected
parameters (Principal Component Analysis
and Hierarchical Cluster Analysis).
By using the multivariate regression
PLS, it is
demonstrated the prediction of some structural,
topologican and electronic parameters.
(CNPq,
FAPESP)
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