Esse trabalho descreve um método para previsão dos deslocamentos químicos de RMN de 125Te e 13C de diorgano-teluretos baseado em uma abordagem tridimensional. Para tanto, 150 substâncias foram selecionadas da literatura e tiveram suas respectivas geometrias otimizadas através do método semi-empírico PM3. A partir desses dados, as estruturas foram codificadas através do programa FOCOS, que descreve o ambiente químico de cada átomo presente na estrutura, num total de 1411 focos para as substâncias. O método descrito foi testado com dez diorgano teluretos não inseridos na base de dados e mostrou uma exatidão maior na previsão de deslocamentos químicos de RMN de 125Te e 13C do que os dados previstos por um programa comercial. Os dados e os parâmetros estatísticos obtidos nesse estudo demonstram que o método aplicado foi capaz de prever com sucesso os deslocamentos químicos de RMN de 125Te e 13C dos diorgano teluretos.

This work describes a method to predict the 125Te and 13C NMR chemical shifts of diorgano tellurides based in a three-dimensional approach. For that, a collection of 150 compounds were selected from the literature and had their geometry optimized using the PM3 semi-empirical method. From this data, the structures were coded by the FOCOS program which described the chemical environment for each atom present in the structure, totalizing 1411 focos for the substances. The method developed was tested with ten diorgano tellurides not inserted in the database showing a higher accuracy in the prediction of 125Te and 13C NMR chemical shifts than those predicted by the commercial program. The chemical shifts and the statistical parameters obtained in this work demonstrate that the method applied was able to predict successfully the 13C and 125Te NMR chemical shifts of the diorgano tellurides.

Flavonóides são considerados bons marcadores químicos da família Asteraceae. Nesse artigo 4700 ocorrências de flavonóides (cerca de 800 substâncias) foram utilizadas em um sistema especialista desenvolvido para estudos taxonômicos. Através do uso de Mapas Auto-Organizáveis foram estabelecidas relações filogenéticas entre as subfamílias e as tribos de Asteraceae, as quais foram classificadas com base no número de ocorrências e nos padrões de oxidação de flavonóides. Os resultados obtidos permitiram a diferenciação das duas subfamílias de Asteraceae a correlação de tribos na subfamília Cichiroideae de acordo com a árvore topológica proposta por Karis o agrupamento de tribos de acordo com a árvore baseada em dados de CpDNA proposta por Jansen e separar as subtribos de Asteroideae bem como as tribos de acordo com o grau de metoxilação x glicosilação de flavonóides. A partir desses resultados pode-se afirmar que o método descrito com dados químicos pode ser utilizado como uma ferramenta complementar na classificação de plantas.

Flavonoids have shown good chemical markers for Asteraceae. In this paper, 4,700 occurrences of flavonoids (about 800 compounds) were considered in an expert system developed for taxonomic purposes. Through the use of Self-Organizing Maps (SOM) phylogenetic relationships among the subfamilies and tribes of Asteraceae were established. These taxa were classified on the basis of their occurrences and oxidation patterns of the flavonoids. The obtained results show the separation between the two subfamilies of Asteraceae the correlation among the tribes of the Cichiroideae subfamily according to the topological tree proposed by Karis the clustering of the tribes according to the tree proposed by Jansen based on CpDNA and the separation of the tribes classified in the Asteroideae subfamily as well as the tribes based on the methoxylation x glycosylation level in flavonoids. From these results one can affirm that the method applied with chemical data can be used as a complementary tool in plant classification.

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um novo programa para o sistema especialista SISTEMAT, denominado de SISTAX. Este programa permite aos interessados em quimiotaxonomia realizar uma "pesquisa inteligente" de substâncias orgânicas em bancos de dados através de estruturas químicas. Quando acoplado com um eficiente sistema de códigos, este programa reconhece tipos de esqueletos e pode encontrar quaisquer restrições subestruturais solicitadas pelo usuário. Um exemplo da aplicação do programa para diterpenos encontrados em plantas é descrito.

This work describes the development of a new program, named SISTAX, for the expert system SISTEMAT. This program allows anyone interested in chemotaxonomy to carry out an intelligent search for organic compounds in databases through chemical structures. When coupled with can efficient encoding system, the program recognizes skeletal types and can find any substructural constraints demanded by the user. An example of an application of the program to the diterpene class found in plants is described.