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    Análisis de clustering subspace de pesticidas químicos
    (2024) Heriberto Castañeta Maroni; Alex Quispe; Ebbe Yapu Tapia; Pablo R. Duchowicz; Sergio Peignier; Instituto de Investigaciones Químicas IIQ, Universidad Mayor de San Andrés UMSA, Av. Villazón N° 1995, La Paz, Bolivia, 0201-0220, iiq@umsa.bo; Pablo Duchowicz; Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA), CONICET, UNLP, 1900 La Plata, Argentina.; Sergio Peignier; INSA Lyon, INRAE, BF2I, UMR0203, F-69621, Villeurbanne, France.
    Se aplicó el algoritmo «clustering subespacial» para analizar moléculas con propiedades pesticidas. Se analizaron 1509 moléculas de la base de datos PPDB (Pesticides Properties DataBase - AERU Hertfordshire University); 1005 moléculas presentaron datos experimentales de presión de vapor. Los descriptores se calcularon con el programa PaDEL-Descriptor (v. 2.20) con un total de 14464 descriptores moleculares 0D-2D y tipos de huellas. El clustering de subespacios nos permitió agrupar moléculas en clusters y, simultáneamente, detectar los subespacios de descriptores que caracterizan a cada cluster. Esta técnica nos permitió analizar la estructura de un conjunto de datos examinando la similitud entre grupos de objetos descritos en diferentes subespacios, demostrando su capacidad para estudiar datos de alta dimensión.