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Título: Estudos quantitativos de correlação estrutura-atividade em 4D de potenciais inibidores da enzima Rho quinase
Autor(es): Gajo, Giovanna Cardoso
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6449317961120706
Orientador: Cunha, Elaine Fontes Ferreira da
Membro da banca: Anconi, Cleber Paulo Andrada
Membro da banca: Teixeira, Daiana Mancini
Membro da banca: Caetano, Melissa Soares
Membro da banca: Ramalho, Teodorico de Castro
Membro da banca: Barigye, Stephen Jones
Assunto: Enzimas – Análise
Inibidores enzimáticos
Ancoramento molecular
Metodologia QSAR
Patologia
Rho quinase (ROCK)
Enzymes – Analysis
Enzyme inhibitors
Docking
QSAR methodology
Pathology
Data de Defesa: 14-Mar-2016
Data de publicação: 20-Mai-2016
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: GAJO, G. C. Estudos quantitativos de correlação estrutura-atividade em 4D de potenciais inibidores da enzima Rho quinase. 2016. 86 p. Tese (Doutorado em Agroquímica)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: A série de inibidores da enzima ROCK quinase, desenvolvida por Lawrence, Pireddu e Sebti (2013) a partir de derivados de piridiltiazol, foi submetida ao estudo quantitativo de relação estrutura-atividade em quatro dimensões (QSAR-4D). Os modelos foram construídos aplicando-seotimização de algoritmo genético (GA) combinada com regressão de mínimos quadrados parciais (PLS). O melhor modelo apresentou os seguintes valores de otimização: r2 = 0,773; q2cv = 0,672; r2pred = 0,503; rm2test = 0,520; r2Y-rand = 0,19; Rp2 = 0,590. Ademais, por meio da análise dos descritores, foi possível otimizar novos compostos que apresentaram valores de concentração inibitória predita maior que a do composto mais ativo da série. Estes compostos foram submetidos ao estudo de docking e drug-likeness e se mostraram promissores candidatos a inibidores da ROCK1.
Abstract: A series of pyridylthiazole derivatives developed by Lawrence, Piredduand Sebti (2013) as Rho-associated protein kinase inhibitors were subjected to four-dimensional quantitative structure-activity relationship (4D-QSAR) analysis. The models were generated applying genetic algorithm (GA) optimization combined with partial least squares (PLS) regression. The best model presented validation values of r2 = 0.773; q2cv = 0.672; r2pred = 0.503; rm2test = 0.520; r2Y-rand = 0.19; Rp2 = 0.590. Furthermore, analysing the descriptors it was possible to propose new compounds that predicted higher inhibitory concentration values than the most active compound of the series. These compounds were submitted to docking and drug-likeness study and are promising candidates to Rock1 inhibitors.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11177
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DQI - Agroquímica - Doutorado (Teses)

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