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Vila Cristian Xavier Rojas

Chemometrics and quantitative structure-activity relationships.

0000-0003-3770-4645 0000-0003-3770-4645

crojasvilla@uazuay.edu.ec

Vila Cristian Xavier Rojas

Educação


  • Doctor en Química, Universidad Nacional de la Plata, Argentina, 2018
  • Diploma Superior em Analise de Dados de Sistemas Complejos, Universidad Del Azuay, Equador, 2008
  • Ingeniero en Alimentos, Universidade do Azuay, Equador, 2004

Vila Cristian Xavier Rojas

Chemometrics and quantitative structure-activity relationships.

0000-0003-3770-4645 0000-0003-3770-4645

crojasvilla@uazuay.edu.ec


Publicações

  • ChemTastesDB: um banco de dados com curadoria de sabores moleculares. Química de Alimentos: Ciência Molecular, pág: 100090 (2022)
    link: https://doi.org/10.1016/j.fochms.2022.100090

  • Relação Quantitativa Estrutura-Propriedade para o Índice de Retenção de Compostos Voláteis e Semivoláteis do Café. Processos de Química, pág: 48 (2022)
    link: https://doi.org/10.3390/ecsoc-25-11731

  • Química Computacional de los Alimentos: Relaciones Cuantitativas Estructura-Actividad/Propiedad (QSAR/QSPR) (2021)

  • Previsão alimentar informatizada do tempo de retenção de resíduos de pesticidas detectados em frutas e hortaliças usando UHPLC/ESI Q-Orbitrap. Química Alimentar, pág: 128354 (2021)
    link: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.128354

  • Foodinformatics: Modelagem quantitativa da relação estrutura-propriedade de compostos orgânicos voláteis em pimentas. Revista de Ciência e Tecnologia de Alimentos, pág: 1-12 (2019)
    link: https://doi.org/10.1111/1750-3841.14477

  • Estudo QSPR independente da conformação sobre a solubilidade de pesticidas em água. Ecotoxicologia e Segurança Ambiental, pág: 47-53 (2019)
    link: https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2018.12.056

  • Introdução à Tecnología de Conservas Vegetales (2019)

  • Um modelo QSPR baseado em índice de retenção para o controle de qualidade de arroz. Journal of Cereal Science, pág: 303-310 (2018)
    link: https://doi.org/10.1016/j.jcs.2017.11.004

  • Modelos QSAR baseados em classificação para a previsão da bioatividade de peptídeos inibidores de ACE. Cartas de proteínas e peptídeos, pág: 1-9 (2018)
    link: https://doi.org/10.2174/0929866525666181114145658

  • Relações quantitativas estrutura-propriedade para prever os índices de retenção de fragrâncias em fases estacionárias de polaridade diferente. Revista da Sociedade Química Argentina, pág: 173-193 (2017)
    link: https://doi.org/10.1016/j.chroma.2015.10.028

  • Um sistema especialista baseado em QSTR para prever a doçura de moléculas. Fronteiras em Química, pág: 1-12 (2017)
    link: https://doi.org/10.3389/fchem.2017.00053

  • Relações quantitativas de estrutura-atividade para prever sabores doces e não doces. Relatos teóricos de química, pág: 1-13 (2016)
    link: https://doi.org/10.1007/s00214-016-1812-1

  • Um novo estudo QSPR sobre doçura relativa. International Journal of Quantitative Structure-Property Relationships (IJQSPR), pág: 76-90 (2016)
    link: https://doi.org/10.4018/IJQSPR.2016010104

  • Aplicações e Pesquisa em Quimiometria: QSAR em Química Medicinal (2016)

  • Análise quantitativa da relação estrutura-propriedade para o índice de retenção de compostos semelhantes a fragrâncias em uma fase estacionária polar. Journal of Chromatography A, pág: 277-288 (2015)
    link: https://doi.org/10.1016/j.chroma.2015.10.028

  • Análise QSPR para o índice de retenção de sabores e fragrâncias em uma coluna OV-101. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, pág: 126-132 (2015)
    link: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2014.09.020

  • Análisis de conglomerados do turismo receptivo do Equador. Uma visão multivariável (2014)

  • Resposta do creme de leite na avaliação da textura instrumental processada por análise multivariada. Quimiometria e Sistemas Inteligentes de Laboratório, pág: 258-263 (2009)
    link: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2009.02.011