Prospecção in silico de compostos bioativos contra malária utilizando modelos de previsão de atividade biológica
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Brasil
UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23145 |
Resumo: | Strategies for drug design aided by computer uses of computational techniques for guidance on the discovery of new drugs. Saving costs and speeding the process of research and development, besides it being able to process a big volume data. The utilization of LQTA-QSAR allows the creation of predicting models of biological activity able to propose novel compounds without the real necessity of in vitro biological activity essays. Malaria is a disease caused by the parasite from genre Plasmodium and affects mainly the Africa and Latin America regions. It is estimated that in 2014 it happened 214 million cases of malaria and 438 thousand cases of death according to World Health Organization. Plasmepsin II is responsible for the metabolism of hemoglobin and it is a valid target for the development of new antimalarial agents. The general objective of this work is to develop a predictive model of biological activity based on the structure of Plasmepsin II inhibitors derivate from allophenylnorstatine. A model was built with 37 samples, Q² = 0.92 and R² = 0.95 with 10 variables and 2 latent variables. The model present good statistical parameters and good predicting ability (Q²ext=0.79). The descriptors could be well correlated to ligand-Plm II interactions. The data obtained serves as guides to the design of new optimized antimalarial agents. |
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Prospecção in silico de compostos bioativos contra malária utilizando modelos de previsão de atividade biológicaMalarialqta-qsarPlasmpsin II4D QSARCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIAStrategies for drug design aided by computer uses of computational techniques for guidance on the discovery of new drugs. Saving costs and speeding the process of research and development, besides it being able to process a big volume data. The utilization of LQTA-QSAR allows the creation of predicting models of biological activity able to propose novel compounds without the real necessity of in vitro biological activity essays. Malaria is a disease caused by the parasite from genre Plasmodium and affects mainly the Africa and Latin America regions. It is estimated that in 2014 it happened 214 million cases of malaria and 438 thousand cases of death according to World Health Organization. Plasmepsin II is responsible for the metabolism of hemoglobin and it is a valid target for the development of new antimalarial agents. The general objective of this work is to develop a predictive model of biological activity based on the structure of Plasmepsin II inhibitors derivate from allophenylnorstatine. A model was built with 37 samples, Q² = 0.92 and R² = 0.95 with 10 variables and 2 latent variables. The model present good statistical parameters and good predicting ability (Q²ext=0.79). The descriptors could be well correlated to ligand-Plm II interactions. The data obtained serves as guides to the design of new optimized antimalarial agents.Estratégias de planejamento de fármacos auxiliadas por computador utiliza-se de técnicas computacionais para auxiliar o descobrimento de novos fármacos. Economizando custos e agilizando o processo de pesquisa e desenvolvimento, além de poder processar uma quantidade grande de dados. A utilização da técnica do LQTA-QSAR permite a criação de modelos de previsão de atividade biológica capazes de sugerir estruturas inéditas sem a real necessidade de execução de teste de atividade biológica in vitro ou in vivo. A malária é uma doença causada pelo parasito do gênero Plasmodium e afeta principalmente as regiões da África e América Latina. Estima-se que em 2014 ocorreram 214 milhões de caso de malária e 438 mil de mortes de acordo com a Organização Mundial de Saúde. A enzima Plasmepsina II é responsável pela clivagem inicial da hemoglobina e é um alvo validado para o planejamento de novos agentes antimaláricos. O objetivo geral desse trabalho foi desenvolver um modelo de previsão de atividade biológica baseado na relação estrutura atividade de compostos inibidores da Plasmepsina II que possuem um núcleo derivado de alofenilnostatinas. Foi criado um modelo de previsão com 37 amostras. O modelo PLS apresentou um Q² = 0,92 e R² = 0,95 com 10 variáveis e 2 variáveis latentes. O modelo apresentou bons parâmetros estatísticos e boa capacidade preditiva (Q² ext = 0,79) Os descritores também estão corroboram com a interação dos inibidores com sítio receptor da Plm II. Os dados obtidos servem como guia para o planejamento de novos antimaláricos com maior potência.BrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICASBarbosa, Euzébio Guimarãeshttp://lattes.cnpq.br/7851447425014017http://lattes.cnpq.br/3197108792266393Vieira, Davi Serradellahttp://lattes.cnpq.br/4185159774625471Monteiro, Norberto de Kassio Vieirahttp://lattes.cnpq.br/8804303821523487Braz, Carolina Arruda2017-05-26T20:05:04Z2017-05-26T20:05:04Z2016-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBRAZ, Carolina Arruda. Prospecção in silico de compostos bioativos contra malária utilizando modelos de previsão de atividade biológica. 2016. 114f. Dissertação (Mestrado em Ciências Farmacêuticas) - Centro de Ciências da Saúde, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23145porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2019-05-26T05:50:06Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/23145Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2019-05-26T05:50:06Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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