[ca] Aquesta tesi és una continuació dels estudis iniciats en l'equip en el camp de les relacions estructura-activitat (SAR i QSAR) dels brassinoesteroides (BRs) mitjançant mètodes computacionals. L'objectiu general és centrar l'atenció en la cadena lateral, ja que la influència dels hidroxils depenia del tipus d'estudi (quantitatiu o qualitatiu) i la influència de l'extrem final de la cadena lateral era molt genèrica. El desenvolupament d'aquest objectiu principal ha portat a: 1. Estudiar les cadenes laterals d'anàlegs BRs androstànics: Basant-se en l'aproximació a l'anàleg actiu (AAA) prenent com a referència l'estructura de la brassinolida, s'ha vist que els anàlegs &#945;-hidroxiester i &#945;-aminoester són computacionalment bons candidats per presentar activitat brassinoesteroide. Un cop sintetitzats (en una tesi paral·lela), tres anàlegs amb la funcionalitat lliure han donat inactius mentre que quatre anàlegs amb la funcionalitat protegida han donat actius o moderadament actius. Basant-se novament en l'AAA, no ha estat possible explicar computacionalment i de forma inequívoca l'activitat i/o inactivitat d'aquests anàlegs. 2. Revisar i redefinir la conformació activa dels BRs: S'ha conclòs que la conformació activa in silico és l'anomenada HIP. Aquesta és la que explica amb més coherència la distribució tridimensional tan dels hidroxils com de l'extrem final de la cadena lateral de cara a explicar la unió de les cinc cadenes laterals tipus dels BRs amb el receptor. La raó per la qual s'han trobat diverses conformacions actives es troba en l'anàlisi conformacional dels BRs i no pas en els processos de selecció de la conformació activa. 3. Estudiar la influència de la conformació activa dels BRs sobre els models de QSAR: Conformacions actives estructuralment diferents han donat lloc a models quantitati-vament similars, però qualitativament diferents. Quantitativament similars perquè les parts dels BRs que correlacionen amb l'activitat són les mateixes. Qualitativament diferents perquè la contribució a l'activitat d'aquestes parts, especialment de cadena lateral, i la variació de la predictibilitat en funció de l'estructura són diferents en cada cas. Els models reduïts i el model HOMO han posat de manifest que no es pot extreure més informació dels models degut als desequilibris estructurals del conjunt de BRs que formen part del data set. El model a 1 &#956;g/planta explica els requeriments estructurals que fan que un BR sigui actiu o inactiu. El model HIP explica els requeriments estructurals que determinen el grau d'activitat dels BRs actius. Fora de l'objectiu principal, però íntimament relacionat amb els estudis de QSAR s'ha volgut: 4. Determinar l'error experimental de la resposta i de les dades d'activitat: Comparant-los amb els errors dels models, s'observa que el model a 1 &#956;g/planta està força ben ajustat i no té gaire marge de millora. En canvi, que el model HIP pot millorar considerablement sobretot en la predictibilitat, sempre i quan s'arreglin els desequilibris estructurals. D'altre banda, s'ha vist que els diferents tractaments estadístics realitzats en el bioassaig no afecten significativament al valor d'activitat.

[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.