Uso de ferramentas in sílico de substâncias utilizadas no tratamento da doença de Alzheimer
Uso de ferramentas in sílico para a previsão da atividade biológica de compostos para fins terapêuticos
| dc.contributor | Oliveira, Tiago Branquinho | |
| dc.creator | Santos, Yria Jaine Andrade | |
| dc.date | 2022-04-01T23:11:06Z | |
| dc.date | 2022-04-01T23:11:06Z | |
| dc.date | 2021 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T22:49:20Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T22:49:20Z | |
| dc.identifier | https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/15258 | |
| dc.identifier | Creative Commons Atribuição-Não Comercial-Sem Derivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9078750 | |
| dc.description | A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa que ocorre caracterizada pela demência. É responsável por cerca de 70% dos casos de demência em todo o mundo. Embora seu mecanismo patológico seja multicausal sabe-se que os receptores do tipo NMDA participam desse processo, atuando por meio do mecanismo de excitotoxidade. Por conta da sua alta incidência e poucas opções terapêuticas, há a necessidade de buscar substâncias com atividade nesse receptor. Para tal, foram construídos métodos de busca por relação quantitativa estrutura-atividade (QSAR), partindo de um banco de substâncias testadas no receptor NMDA e cálculo de descritores. Os modelos foram construídos utilizando Suport Vector Machine (SVM) e Multilayer Perceptron (MLP), e sua validação por validação externa e definição do domínio de aplicabilidade. A partir de um banco com 187 estruturas químicas foram calculados 5592 descritores, dos quais 8 foram selecionados por algoritmo genético para os modelos. O SVM e MLP foram ajustados com o objetivo de obter modelos preditivos, ao fim obteve-se modelos para ambos algoritmos. Os modelos obtidos tiveram valores de coeficiente de determinação na validação externa (R2 test) maiores que 0.6, o que aponta que os modelos possuem boa capacidade preditiva, além disso, o domínio de aplicabilidade, que se mostrou dentro do recomendável. Tendo um modelo validado este pode ser utilizado por diversos bancos de estruturas para a busca de substâncias potencialmente ativas. | |
| dc.description | São Cristóvão | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Sergipe - Pró-reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa | |
| dc.subject | Alzheimer | |
| dc.subject | N-Metil-D-Aspartato (NMDA) | |
| dc.subject | Quimioinformática | |
| dc.subject | Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) | |
| dc.title | Uso de ferramentas in sílico de substâncias utilizadas no tratamento da doença de Alzheimer | |
| dc.title | Uso de ferramentas in sílico para a previsão da atividade biológica de compostos para fins terapêuticos | |
| dc.type | Relatório |