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Estudos de QSAR de derivados de benzilfenildiaminoeter, promissores para o tratamento da Tripanossomíase Humana Africana causada pelo Tripanossoma Brucei Rhondesiense

Pereira, Estevão Bombonato

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Química de São Carlos 2019-06-24

Acceso en línea. La biblioteca tiene también copias físicas.

  • Título:
    Estudos de QSAR de derivados de benzilfenildiaminoeter, promissores para o tratamento da Tripanossomíase Humana Africana causada pelo Tripanossoma Brucei Rhondesiense
  • Autor: Pereira, Estevão Bombonato
  • Orientador: Silva, Albérico Borges Ferreira da
  • Materias: Tripanossomíase Humana Africana; Qsar; Pca; Quimiometria; Redes Neurais Artificiais; Modelagem Molecular; Knn; Sar; Hca; Simca; Pls; Molecular Modeling; Human African Trypanosomiasis; Chemometrics; Artificial Neural Network
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descripción: A Tripanossomíase Humana Africana, ou doença do sono, é uma doença negligenciada que assola alguns países da África, principalmente na região centro-sul do continente. Essa doença é causada pelo tripanossoma brucei rhondesiense, que é transmitido pela mosca silvestre Tsé-Tsé. Há projetos para combate à mosca para evitar a disseminação da doença, mas ainda se faz necessário o estudo de fármacos para combate ao tripanossoma. Com vistas a ajudar nesta busca por fármacos que sejam uteis no combate ao tripanossoma, estudamos um conjunto de derivados de benzofenildiaminoeteres desenvolvidos e testados por Patrick e colaboradores para avaliar quais seriam as características mais importantes para que as moléculas tenham uma melhor atividade contra o tripanossoma. Ao avaliarmos as propriedades das moléculas e a relação com a atividade biológica, selecionamos como descritores a energia do orbital HOMO, o número de aminas primárias alifáticas (nNH2), fator hidrofílico (Hy), o índice de primeira ordem da média de carga topológica (JGI1), a autocorrelação de Moran na lag-1 ponderada pela eletronegatividade de Sanderson (MATS1e), e autocorrelação de Geary na lag-7 ponderada pela eletronegatividade de Sanderson (GATS7e). Para o estudo SAR utilizamos os métodos de classificação análise hierárquica de grupos (HCA), análise de componentes principais (PCA), análise dos k-ésimos vizinhos mais próximos (KNN) e SIMCA. Para o estudo QSAR, utilizamos o método de análise de mínimos quadrados parciais (PLS) e redes neurais artificiais (ANN). Todos os métodos utilizados foram testados e validados, quando cabível. Os resultados obtidos em cada método apresentam uma boa relação entre si, mostrando que o uso de vários métodos em conjunto torna o resultado mais confiável.
  • DOI: 10.11606/T.75.2019.tde-16102019-101438
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Química de São Carlos
  • Fecha de creación: 2019-06-24
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Portugués
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