Ви є тут

Афінітет серотонінових 5-НТ1А рецепторів до їх лігандів. QSAR аналіз за допомогою ієрархічної системи моделей на основі симплексного представлення молекулярної структури

Автор: 
Поліщук Павло Геннадійович
Тип роботи: 
Дис. канд. наук
Рік: 
2009
Артикул:
0409U001661
129 грн
Додати в кошик

Вміст

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ ЛИГАНДЫ -НТА РЕЦЕПТОРОВ. СООТНОШЕНИЯ СТРУКТУРА-АФФИНИТЕТ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)
1.1. Производные арилпиперазина - лиганды -НТАР
1.2. Модели фармакофоров -НТАР
1. QSAR лигандов -НТАР
1.3. Модели, построенные методом Фри-Уилсона
1.3.2. Модели, построенные по методу Хэнча
1.3.3. Анализ аффинитета лигандов -НТАР методом CoMFA
1.3.4. QSAR исследования с помощью программ
1.3.5. Мультиконформационный подход (D QSAR)
РАЗДЕЛ 2. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ QSAR НА ОСНОВЕ СИМПЛЕКСНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МОЛЕКУЛЯРНОЙ СТРУКТУРЫ
2.1. Концепция иерархической системы моделей QSAR
2.2. Симплексное представление молекулярной структуры.
2.2.1. D симплексные дескрипторы
2.2.2. D симплексные дескрипторы
2.2.3. D симплексные дескрипторы
2.2.4. D симплексные дескрипторы
2.2.5. Интегральные параметры молекул
2.3. Методология решения задач QSAR в рамках иерархической системы
2.3.1. Формирование обучающей и тестовой выборок
2.3.2. Исключение взаимно-коррелирующих дескрипторов
2.3.3. Статистическая обработка данных. Оценка надежности и прогнозирующей способности QSAR моделей
2.3.4. Стратегия автоматического выбора переменных в PLS
2.3.5. Процедура тренд-вектора
2.3.6. Генетический алгоритм
2.3.7. Принципы построения PLS моделей в рамках иерархической
методологии
2.3.8. Оценка факторов, определяющих взаимодействие с биологической мишенью
2.3.9. Решение обратной задачи. Молекулярный дизайн новых соединений с заданным уровнем активности
2.3 Виртуальный скрининг активности. Оценка областей применения моделей
2.3 Процедура дизайна новых соединений
РАЗДЕЛ 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ QSAR МЕТОДОМ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ДЕРЕВЬЕВ
3.1. Описание метода классификационных деревьев
3.2. Общие принципы построения моделей классификационных деревьев
3.3. Оценка надежности моделей классификационных деревьев. Формирование обучающей и тестовой выборок
3.4. Метод количественной интерпретации моделей классификационных
деревьев
3.5. Определение структурных параметров и фрагментов, влияющих на активность, в рамках симплексного представления молекулярной структуры
3.6. Оценка эффективности метода количественной интерпретации моделей классификационных деревьев на примере анализа периода полувыведения препаратов производных ,-бенздиазепина (модельный пример)
РАЗДЕЛ 4. АНАЛИЗ СВЯЗИ "СТРУКТУРА - АФФИНИТЕТ" ЛИГАНДОВ -НТА РЕЦЕПТОРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ QSAR МОДЕЛЕЙ
4.1. Анализ начальной выборки из лигандов -НТА рецепторов с применением регрессионных методов
4.1.1. D QSAR модели
4.1.2. D QSAR модели
4.1.3. D QSAR модели
4.1.4. Отбор "продуктивных" конформеров
4.1.5. Сопоставление "продуктивных" конформеров производных арилпиперазина с известными моделями фармакофоров -НТАР
4.1.6. D QSAR модели
4.1.7. Сравнительный анализ D-D QSAR моделей лигандов -НТА рецепторов.
4.2. Анализ расширенной выборки из лигандов -НТА рецепторов методами классификационных деревьев и PLS
4.2.1. QSAR модели, построенные PLS методом
4.2.2. Решение задачи методом классификационных деревьев.
4.2.3. Сравнение PLS модели и модели классификационных деревьев.
4.2.4. Прогноз и конструирование новых лигандов -НТАР.
4.3. Анализ спектра фармакологической активности лигандов серотониновых -НТАР с использованием программы PASS.
РАЗДЕЛ 5. ОПИСАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ, ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ПРИ РЕШЕНИИ QSAR ЗАДАЧ
5.1. Программа "HyperChem"
5.2. Программа "Dragon"
5.3. Программа "Lattice & Simplex Modelling"
5.4. Программа "Methods of Data Analysis"
5.5. Программа "Clique"
5.6. Программа "AnswerTree"
5.7. Программа "Tree Analyser"
5.8. Программа PASS
ВЫВОДЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Структуры соединений расширенной выборки и их аффинитет
к -НТАР.
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Расчет доверительных интервалов для коэффициентов корреляции.
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ,
СОКРАЩЕНИЙ И ТЕРМИНОВ
Done-dimensional (одномерный)Dtwo-dimensional (двумерный)Dthree-dimensional (трехмерный)Dfour-dimensional (четырехмерный)-НТАР-НТА рецептор(ы)CARTClassification and Regression Trees (метод классификационных и регрессионных деревьев)CoMFAComparative Molecular Field Analysis (метод сравнительного анализа молекулярных полей)PLSpartial least squares or projection to latent structures (метод частичных наименьших квадратов или проекции латентных структур)PASSPrediction of Activity Spectra for Substances (метод прогнозирования спектра активностей веществ)Qкоэффициент детерминации, вычисленный в рамках процедуры скользящего контроляQSARquantitative structure-activity relationship (количественная связь структура-активность)Rкоэффициент детерминацииАВПпроцедура автоматического выбора переменных в PLSМЛРмножественная линейная регрессия
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность