Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "QSAR modeling" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Badania in silico w przewidywaniu zdolności przenikania leków przez barierę krew-mózg
In silico prediction of blood-brain barrier penetration of drugs
Autorzy:
Brzezińska, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1032909.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Łódzkie Towarzystwo Naukowe
Tematy:
modelowanie qsar
deskryptory
molekularne
blood-brain barrier (bbb)
qsar modeling
molecular descriptors
bariera krew-mózg
Opis:
Blood-brain barrier (BBB) is a complex cellular system, which separates the brain and central nervous system (CNS) from the bloodstream. BBB permeability (BBBp) is one of the most important pharmacokinetic properties not only for CNS-active drugs. The brain penetration of CNS-nonactive drugs should be very low to minimize the unwanted CNS side effects. Determination of BBBp of therapeutic compounds is an important component in the design of drugs. Usually the blood-brain partition coefficient (log BB) is used to determine BBB permeability of chemical compounds. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) models offer predicting log BB from the molecular structure of a compound. Experimental determination of log BB of the compound is difficult, labour-consuming and time-consuming. It is desirable to predict the blood-brain partition coefficient of compounds from their molecular structures or from physicochemical properties. Various descriptors have been revealed in many studies to be important for predicting BBBp of small molecules via passive diffusion. The most important descriptors usually used to build QSAR models and the QSAR modeling methods were presented in this work. The in silico models based on QSAR are frequently used, but are limited by the restricted accessibility of in vivo data during the early drug discovery phase.
Bariera krew-mózg (ang. Blood-brain barrier - BBB) jest złożonym systemem, który oddziela ośrodkowy układ nerwowy (OUN) od krwioobiegu. Zdolność przenikania bariery krew-mózg (ang. Blood-brain barrier permeability – BBBp) stanowi jedną z najważniejszych właściwości farmakokinetycznych dla leków działających ośrodkowo. Równocześnie, poziom przenikania do mózgu leków działających poza OUN powinien być niski, dla uniknięcia ośrodkowych działań niepożądanych. Ustalenie BBBp substancji leczniczej jest ważnym elementem projektowania leków. Najczęściej używanym wskaźnikiem poziomu przenikania jest współczynnik rozdziału pomiędzy mózg i krew (log BB). Modele matematyczne ilościowej zależności pomiędzy strukturą i aktywnością (ang. quantitative structure-activity relationship - QSAR) dają możliwość przewidywania parametru log BB na podstawie badania struktury związku chemicznego. Doświadczalne ustalanie wartości log BB jest trudne, czasochłonne i pracochłonne. Bardzo przydatna jest więc możliwość przewidywania współczynnika rozdziału związku pomiędzy mózg i krew, na podstawie właściwości fizykochemicznych lub ich struktury. Znacząca rola różnych deskryptorów molekularnych w przewidywaniu log BB została udowodniona w wielu doświadczeniach. W niniejszej pracy opisano najważniejsze z parametrów, często używanych do tworzenia modeli QSAR oraz popularne metody modelowania QSAR. Stosowanie modeli in silico, opartych na metodach QSAR, jest bardzo rozpowszechnione. We wstępnej fazie poszukiwania leku użyteczność tych metod jest ograniczona brakiem dostępu do danych z badań in vivo.
Źródło:
Folia Medica Lodziensia; 2011, 38, 2; 117-144
0071-6731
Pojawia się w:
Folia Medica Lodziensia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
QSAR modeling for prediction of acute toxicity and mutagenicity in different test models by established common phytochemicals present in Phyllanthus niruri
Autorzy:
Dhar, Shrinjana
Gupta, Kaushik
Talapatra, Soumendra Nath
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1192089.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
QSAR modeling
Common phytochemicals
Phyllanthus niruri
T.E.S.T. software
Predictive toxicity and mutagenicity
Opis:
In globe, Pyllanthus niruri is a well-established medicinal herb studied by many researchers, grown widely in many parts of West Bengal. The present study was aimed to predict the acute toxicity as LC50 in Daphnia magna and Pimephales promelas and rat oral LD50 value as well as Ames mutagenicity by using QSAR modeling software, T.E.S.T. (Toxicity Estimation Software Tool) for commonly found phytochemicals in Pyllanthus niruri. In present works, the data were obtained for LC50, few phytochemicals were toxic to D. magna and P. promelas and also mutagenic but rat oral LD50 determined less toxic. The present QSAR modeling work is suggesting that more researches should be required through experimental as well as predictive study with other prescribed software to know the mechanisms of toxicity and mutagenicity for these combined form of phytochemicals after separating each natural chemical from extract prior to drugs development for therapeutic usage.
Źródło:
World Scientific News; 2016, 37; 202-219
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computational predictive mutagenicity of similar chemicals for anthraquinone, β-sitosterol and quercetin found in Alternanthera tenella by using QSAR modeling software
Autorzy:
Haque, Mahmudul
Bhakat, Ram Kumar
Bhattacharjee, Aloke
Talapatra, Soumendra Nath
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1182926.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Allelopathy; Allelochemicals; Alternanthera tenella; Invasive species; Terrestrial ecosystem; Predictive Ames mutagenicity; QSAR modeling; T.E.S.T. software
Opis:
The present study aims to evaluate the mutagenic potential of secondary metabolites viz. anthraquinone, β-sitosterol and quercetin present in Alternanthera tenella and their related analogus compounds similar in their molecular structure. Nine similar putative allelochemicals analogus to each of anthraquninone, β-sitosterol and quercetin respectively were selected, a total of twenty seven similar chemicals were studied for mutagenicity prediction. Ames mutagenicity prediction was carried out by using T.E.S.T. (Toxicity Estimation Software Tool) of USEPA. All experimental metadata were obtained from Toxicity Benchmark and T.E.S.T. The results clearly indicated that the allelochemicals, anthraquinone and its related eight compounds were mutagenic positive except benzanthrone (mutagenic negative) but all experimental data were found mutagenic positive. β-sitosterol showed mutagenic negative in both experimental and predicted value. It’s three related compounds were mutagenic positive but rest six related compounds mutagenic negative in predicted value while in experimental data, seven compounds were found mutagenic positive and rest two mutagenic negative. In case of quercetin, both data were obtained mutagenic positive while in related compounds, seven compounds were found to be mutagenic positive and two compounds mutagenic negative in predicted value. All were found to be mutagenic positive in experimental metadata. Such findings poses a curiosity that are there any possibilities of conversion or substitution in the position of aromatic ring of allelochemicals when present in soil? Because allelopathy depends upon several environmental stressors and mutagenicity may be induced by allelochemicals. It is suggesting for future research to detect metabolic pathway and mechanism of allelochemicals formation in A. tenella in presence of toxins in soil and to validate with other available 2D and 3D softwares.
Źródło:
World Scientific News; 2016, 49, 2; 162-191
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Molecular modelling techniques in environmental research
Autorzy:
Urniaż, R. D.
Rutkowska, E.
Jastrzębski, J. P.
Książek, P.
Rudnicka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/363208.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Tematy:
molecular dynamics
molecular modeling
pharmacokinetics
pharmacophore modeling
QSAR
dynamika molekularna
modelowanie molekularne
farmakokinetyka
modelowanie farmakoforowe
Opis:
Over the last few decades significant increase in computational methods (in silico) was annotated. Novel methods have been developed and applied for hypothesis improvement and testing in regions of industrial, pharmaceutical and environmental research. The term in silico methods include variety of approaches. Considerable attention has been attracted to databases, data analysis tools, quantitative structure-activity relationships (QSAR), pharmacophore models, molecular docking and dynamics, pharmacokinetics and other molecular modelling techniques. In silico methods are often accompanied by experimental data, both to create the model and to test it. Such models are frequently used in the discovery and optimization of novel molecules with expected affinity to a target, the estimation of absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity properties as well as physicochemical characterization. The review summarizes briefly the applications of most common molecular modelling techniques and evaluates their application in environmental research. Additionally, this study considers computer aided methods as potential and complex tools that may serve as valuable partnership with wet-lab experiments and may provide a rational aid to minimize the cost and time of research.
Źródło:
Environmental Biotechnology; 2013, 9, 2; 39-51
1734-4964
Pojawia się w:
Environmental Biotechnology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies