ALL libraries (COBIB.SI union bibliographic/catalogue database)
13.
Uporaba nevronskih mrež za iskanje povezav med kemijsko strukturo in biološko lastnostjo učinkovin z antiprionsko aktivnostjo [Elektronski vir] = Artificial neural networks application for searching of correlation between chemical structure and biological property of therapeutics with antiprion activity
Modeli za kvantitativno določanje aktivnosti spojin na podlagi njihovih struktur (QSAR - Quantitative Structure-Activity Relationships) določajo povezave med kemijskimi strukturami spojin in ...njihovimi biološkimi lastnostmi oz. natančneje antiprionsko aktivnostjo v primeru te raziskave. Za zdravljene prionskih bolezni trenutno še nobena zdravilna učinkovina ni v klinični uporabi, čeprav je bilo narejenih že veliko in vitro eksperimentalnih študij inhibiranja patoloških oblik prionov. Rezultati iz teh študij so bili vir podatkov za razvoj QSAR modelov. Opisali smo metodologijo za izgradnjo napovednega modela na osnovi spoj in, katerih eksperimentalne vrednosti so bile primerljive. Zato smo iz literature izbrali tiste spojine, ki so bile pridobljene s primerljivimi celičnopresejalnimi testi, v katerih so določili vpliv testnih spoj in na inhibicijo tvorb patoloških amiloidnih plošč (antiprionsko aktivnost). Testirane spojine se med seboj razlikujejo glede na stopnjo planamosti in v sestavi stranskih verig, ki variirajo predvsem v velikosti, stopnji polarnosti in aromatičnosti ter kapaciteti tvorjenja vodikovih vezi. Njihove tridimenzionalne strukture smo opisali z molekulskimi deskriptorji, ki smo jih izračunali s programom CODESSA. S protitočno nevronsko mrežo smo izdelali klasifikacijski model, ki dobro loči visoko aktivne, manj aktivne in neaktivne antiprionske spojine. Na osnovi Kohonenove nevronske mreže smo nato spojine razdelili v učni, testni in napovedni niz. Napovedni model za izključno aktivne spojine smo izdelali s protitočno nevronsko mrežo, potem ko smo z metodo genetskega algoritma izbrali najbolj vplivne deskriptorje. S predhodno izbranim testnim nizom smo optimizirali model. Na osnovi nabora najvplivnejših molekulskih deskriptorjev smo podali zaključke o lastnostih kemijskih struktur, ki najbolj vplivajo na antiprionsko aktivnost spoj in in le-te lahko služijo kot koristne smernice v nadaljnjem načrtovanju zdravilnih učinkovin. Izdelani napovedni model je primeren za in silico napovedovanje antiprionske aktivnosti netestiranih spoj in, katerih kemijska struktura je sorodna učnemu nizu.
It was not necessary to add the material to the shelf.
Bibliographic material was successfully added on shelf.
Adding bibliographical material on shelf was not successful.
Material is already on the shelf.
Permalink
URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year
Impact factor
Edition
Category
Classification
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
JCR
SNIP
Select the library membership card:
DRS,
in which the journal is indexed
Database name
Field
Year
Links to authors' personal bibliographies
Links to information on researchers in the SICRIS system
Subject headings in COBISS General List of Subject Headings
Select pickup location
The material from the parent unit is free. If the material is delivered to the pickup location from another unit, the library may charge you for this service.
