[en] This Thesis is the continuation of the studies started by our laboratory in the field of brassinosteroids (BRs) structure activity relationships (SAR and QSAR) using computational methods. The main aim is to focus the study on the side chain, due to the influence of hydroxyl groups depends on the study (quantitative or qualitative) and the influence of the side chain end is very generic. The development of this goal has leaded to: 1. Study the side chain of androstanic BRs analogues: Based on active analogue approach (AAA) taking brassinolide as the reference structure, it has been shown that &#945;-hydroxyester and &#945;-aminoester analogues are computationally good candidates to elicit brassinosteroid activity. Once synthesized (in a parallel thesis), three analogues with free functionality have result inactive but four analogues with protected functionality have result active or mild active. Based once again on AAA it has not been possible explain computationally and unequivocally the activity and/or inactivity of these analogues. 2. Revise and redefine the active conformation of BRs: It has been concluded that in silico active conformation is the named as HIP. This explains more consistently the tridimensional distribution of both the hydroxyls and the end of the side chain in order to explain the union of the five side chain types with BRs receptor. The reason for having found several active conformations is in BRs conformational analysis not in the active conformation selection procedures. 3. Study the influence of BRs active conformation in QSAR models: Active conformations structurally different has lead to models which are quantitatively similar but qualitatively different. Quantitatively similar due to the parts of BRs that correlate with activity are the same. Qualitatively different due to this parts contribution, especially the side chain, and the structure depending variation of predictability are different on each model. Reduced models and HOMO model has shown that get more information from the models is not possible due to a structural imbalance in BRs data set. The 1 &#956;g/plant model explains the structural requirements that make BRs active or inactive. The HIP model explains the structural requirements that determine the activity degree of active BRs. Out of the main aim, but close related to QSAR studies I wanted to: 4. Determine the experimental error of both the response and the activity data: Compared with models error, it is observed that the 1 &#956;g/plant model is really well adjusted and has little improvement margin, but the HIP model can be considerably improved, overall in predictability. On the other hand, it has been shown that the different statistical treatments done in bioassay do not affect in a significant way the activity value.

[es] Esta Tesis es una continuación de los estudios iniciados por el equipo en el campo de las relaciones estructura-actividad (SAR y QSAR) de los brasinoesteroides (BRs) mediante métodos computacionales. El objetivo general es centrar la atención en la cadena lateral, ya que la influencia de los hidroxilos dependía del tipo de estudio (cuantitativo o cualitativo) y la influencia del extremo final de la cadena lateral era muy genérica. El desarrollo de este objetivo principal ha llevado a: 1. Estudiar las cadenas laterales de los análogos BRs androstánicos: Basándose en la apro-ximación al análogo activo tomando como referencia la estructura de la brasinolida, se ha observado que los análogos &#945;-hidroxiester i &#945;-aminoester son computacionalmente buenos candidatos para presentar actividad brassinoesteroide. Una vez sintetizados (en una tesis paralela), tres análogos con la funcionalidad libre han resultado inactivos mientras que cuatro análogos con la funcionalidad protegida han resultado activos o moderadamente activos. Basándose nuevamente en la AAA, no ha sido posible explicar computacionalmente y de forma inequívoca la actividad o inactividad de estos análogos. 2. Revisar y redefinir la conformación activa de los BRs: Se ha llegado a la conclusión que la conformación activa in silico es la llamada HIP. Esta es la que explica con más coherencia la distribución tridimensional tanto de los hidroxilos como del extremo final de la cadena lateral a fin de explicar la unión de las cinco cadenas laterales tipo de los BRs con el receptor. La razón por la cual se han encontrado diversas conformaciones activas se encuentra en el análisis conformacional y no en los procesos de selección de la conformación activa. 3. Estudiar la influencia de la conformación activa de los BRs en los modelos de QSAR: Conformaciones activas estructuralmente diferentes han dado lugar a modelos cuantita-tivamente similares, pero cualitativamente diferentes. Cuantitativamente similares porque las partes de los BRs que correlacionan con la actividad son las mismas. Cualitativamente diferentes porque la contribución a la actividad de dichas partes, especialmente de la cadena lateral, y la variación de la predictibilidad en función de la estructura son diferentes en cada caso. Los modelos reducidos y el modelo HOMO han puesto de manifiesto que no se puede extraer más información de los modelos debido a los desequilibrios estructurales del conjunto de BRs que conforman el "data set". El modelo a 1 &#956;g/planta explica los requisitos estructurales que hacen que un BR sea activo o inactivo. El modelo HIP explica los requisitos estructurales que determinan el grado de actividad de los BRs activos. Fuera del objetivo principal, pero íntimamente relacionado con los estudios de QSAR se ha querido: 4. Determinar el error experimental de la respuesta y de los datos de actividad: Compa-rándolos con los errores de los modelos, se observa que el modelo a 1 &#956;g/planta está bastante bien ajustado y tiene poco margen de mejora. En cambio, el modelo HIP puede mejorar considerablemente sobretodo en la predictibilidad, siempre y cuando se solucionen los desequilibrios estructurales. Por otro lado, se ha observado que los diferentes tratamientos estadísticos realizados en el bioensayo no afectan significativamente al valor de actividad.