Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/69279
Type: Tese
Title: Raman spectra-based structured classificatory analysis of quinoidal and derivative molecular systems: an unsupervised machine learning approach
Authors: Arthur Patrocínio Pena
First Advisor: Ado Jorio de Vasconcelos
First Referee: Omar Paranaiba Vilela Neto
Second Referee: Luiz Gustavo de Oliveira Lopes Cançado
Third Referee: Antonio Gomes de Souza Filho
metadata.dc.contributor.referee4: Mário Sérgio de Carvalho Mazzoni
metadata.dc.contributor.referee5: Alexandre Magno Rodrigues Teixeira
Abstract: This work brings a classificatory analysis method based on the vibrational Raman spectra of 38 quinones and related structures, spectrally ordering and classifying the compounds. The molecular systems are relevant for chemical and biological processes, with applications in pharmacology, toxicology and medicine. The classificatory strategy uses a combination of principal component analysis with k-Means clustering methods. Both theoretical simu- lations and experimental data are analysed, thus establishing their spectral characteristics, as related to their chemical structures and properties. The protocol introduced here should be broadly applicable in other molecular and solid state systems, providing a strucured protocol form materials study based in Raman spectroscopy and machine learning.
Abstract: Este trabalho traz um método de análise classificatória baseado nos espectros vibracionais Raman de 38 quinonas e estruturas relacionadas, ordenando e classificando espectralmente os compostos. Os sistemas moleculares são relevantes para processos químicos e biológicos, com aplicações em farmacologia, toxicologia e medicina. A estratégia classificatória usa uma combinação de análise de componentes principais com métodos de agrupamento k-means. Tanto as simulações teóricas como os dados experimentais são analisados, estabelecendo assim as suas características espectrais, relacionadas com as suas estruturas e propriedades químicas. O protocolo introduzido aqui deve ser amplamente aplicável em outros sistemas moleculares e de estado sólido, servindo de base para um protocolo de estudo de materiais fundamentado em espectroscopia Raman e aprendizado de máquina.
Subject: Espectroscopia de Raman
Quinona
Aprendizado do computador
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE FÍSICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Física
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/69279
Issue Date: 11-Aug-2023
Appears in Collections:Teses de Doutorado



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.