Хемометричні методи дослідження біологічної активності похідних хіноліну

Auteurs-es

  • Alexander Brazhko Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-5212-2689
  • Mikhail Zavgorodniy Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-7234-6153
  • Eugene Karpun Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-1816-812X
  • Elena Brazhko Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-3568-9103
  • Yanina Romanenko Донецький національний медичний університет вул. Привокзальна, 27, м. Лиман, Донецька область, Україна, 84404, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-9415-8391
  • Anna Bogdan Донецький національний медичний університет вул. Привокзальна, 27, м. Лиман, Донецька область, Україна, 84404, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-4397-0501

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2019.155424

Mots-clés :

"структура-активність", спектр біологічної активності, прогнозування, PASS, передбачувальна здатність, QSAR

Résumé

Важливою характеристикою хімічних сполук є їх біологічна активність, оскільки її наявність може стати основою для використання речовини в терапевтичних цілях, або, навпаки, обмежити можливості його практичного застосування внаслідок прояву побічних і токсичних ефектів. Комп'ютерна оцінка спектра біологічної активності дає можливість визначити найбільш перспективні напрямки для тестування фармакологічної дії конкретних речовин і відсіяти потенційно небезпечні молекули на ранніх стадіях досліджень. Опис структури молекул органічного з'єднання реалізовано в PASS за допомогою дескрипторів атомних околиць (Multilevel Neighborhoods of Atoms)

Bibliographies de l'auteur-e

Alexander Brazhko, Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600

Доктор біологічних наук, завідувач кафедри

Кафедрa хімії

Mikhail Zavgorodniy, Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600

Доцент

Кафедра хімії

Eugene Karpun, Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600

Кафедра хімії

Elena Brazhko, Запорізький національний університет вул. Жуковського, 66, м. Запоріжжя, Україна, 69600

Старший викладач

Кафедра фізіології, імунології і біохімії з курсом цивільного захисту та медицини

Yanina Romanenko, Донецький національний медичний університет вул. Привокзальна, 27, м. Лиман, Донецька область, Україна, 84404

Асистент

Кафедра патоморфології, судової медицини та гістології

Anna Bogdan, Донецький національний медичний університет вул. Привокзальна, 27, м. Лиман, Донецька область, Україна, 84404

Асистент

Кафедра медичної біології

Références

Brazhko, O. A. (2005). Biological active derivatives of quinoline and acridine with nitrogen and sulfur-containing functional groups. Kyiv, 456.

Zavgorodniy, M. P., Brazhko, A. A., Veselkov, A. V. (2015). QuS: A Software for Automated QSAR analysis of Biologically Active Compounds. Chemistry of Nitrogen Containing Heterocycles-2015. Kharkiv: Ekskluziv Publ., 26.

Zefirov, N. S., Palyulin, V. A. (2002). Fragmental Approach in QSPR. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 42 (5), 1112–1122. doi: http://doi.org/10.1021/ci020010e

Martin, T. M. (2016). Toxicity Estimation Software Tool (TEST). Washington: U.S. Environmental Protection Agency. Available at: https://www.epa.gov/chemical-research/toxicity-estimation-software-tool-test

Lesk, A. (2009). Introduction to Bioinformatics. Moscow: BINOM. Lab knowledge, 318.

Golovenko, N. A. (2004). Physicochemical Pharmacology. Odessa: Astroprint, 720.

Tetko, I. V., Gasteiger, J., Todeschini, R., Mauri, A., Livingstone, D., Ertl, P. et. al. (2005). Virtual Computational Chemistry Laboratory – Design and Description. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 19 (6), 453–463. doi: http://doi.org/10.1007/s10822-005-8694-y

Prajapati, K., Singh, S., Pathak, A. K., Mehta, P. (2011). QSAR analysis on some 8-methoxyquinoline derivatives as H37RV inhibitors. International Journal of ChemTech Research, 193, 408–422.

Abhinav, P. M. (2012). 2D-QSAR study of 2,5-dihydropyrazolo[4,3-c]quinoline-3-one a novel series of PDE-4-inhibitors. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Sciences, 3 (1), 105.

Vainio, M. J., Johnson, M. S. (2005). McQSAR: A Multiconformational Quantitative Structure–Activity Relationship Engine Driven by Genetic Algorithms. Journal of Chemical Information and Modeling, 45 (6), 1953–1961. doi: http://doi.org/10.1021/ci0501847

Ruddigkeit, L., Blum, L. C., Reymond, J.-L. (2013). Visualization and Virtual Screening of the Chemical Universe Database GDB-17. Journal of Chemical Information and Modeling, 53 (1), 56–65. doi: http://doi.org/10.1021/ci300535x

Poroikov, V. V., Filimonov, D. A., Borodina, Y. V., Lagunin, A. A., Kos, A. (2000). Robustness of Biological Activity Spectra Predicting by Computer Program PASS for Noncongeneric Sets of Chemical Compounds. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 40 (6), 1349–1355. doi: http://doi.org/10.1021/ci000383k

Publié-e

2019-01-30

Numéro

Rubrique

Technical Sciences