Raman spectra-based structured classificatory analysis of quinoidal and derivative molecular systems: an unsupervised machine learning approach

dc.creatorArthur Patrocínio Pena
dc.date.accessioned2024-06-19T20:06:22Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:51:17Z
dc.date.available2024-06-19T20:06:22Z
dc.date.issued2023-08-11
dc.description.abstractEste 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.
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/69279
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEspectroscopia de Raman
dc.subjectQuinona
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subject.otherRaman
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherQuinonas
dc.subject.otherDFT
dc.titleRaman spectra-based structured classificatory analysis of quinoidal and derivative molecular systems: an unsupervised machine learning approach
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor1Ado Jorio de Vasconcelos
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0034894070455412
local.contributor.referee1Omar Paranaiba Vilela Neto
local.contributor.referee1Luiz Gustavo de Oliveira Lopes Cançado
local.contributor.referee1Antonio Gomes de Souza Filho
local.contributor.referee1Mário Sérgio de Carvalho Mazzoni
local.contributor.referee1Alexandre Magno Rodrigues Teixeira
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4523311677854884
local.description.resumoThis 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.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE FÍSICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Física

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