Métodos de correlación estructura-actividad aplicados a efectos adversos de antibióticos, Cuenca, 2019

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Medicina-Escuela de Medicina, 2020Description: 18 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T15967
Online resources: Dissertation note: Médico Abstract: En el siguiente estudio se utilizó el método QSAR para desarrollar un modelo matemático que relacione parámetros estructurales de los antimicrobianos con sus efectos adversos, permitiendo la predicción respectiva en el caso de nuevos fármacos con similares composiciones moleculares. Para elaborar dicho modelo matemático usamos el método QSAR, el cual agrupa un conjunto de técnicas computacionales relacionadas con diseño y visualización espacial virtual de moléculas, descriptores, bioinformática y estadística. Para el cálculo de los descriptores moleculares está el software Dragon 7, y para el análisis estadístico, el programa Matlab. Logramos elaborar un modelo satisfactorio con el 67% de precisión en la predicción, el 80% de sensibilidad y el 88% de especificidad. La importancia de este trabajo yace en la posibilidad de ahorrar tiempo y recursos en el desarrollo de nuevos fármacos y de incrementar la seguridad de estos medicamentos por una preselección molecular acertada.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T15967 (Browse shelf(Opens below)) Available T15967

Médico

En el siguiente estudio se utilizó el método QSAR para desarrollar un modelo matemático que relacione parámetros estructurales de los antimicrobianos con sus efectos adversos, permitiendo la predicción respectiva en el caso de nuevos fármacos con similares composiciones moleculares. Para elaborar dicho modelo matemático usamos el método QSAR, el cual agrupa un conjunto de técnicas computacionales relacionadas con diseño y visualización espacial virtual de moléculas, descriptores, bioinformática y estadística. Para el cálculo de los descriptores moleculares está el software Dragon 7, y para el análisis estadístico, el programa Matlab. Logramos elaborar un modelo satisfactorio con el 67% de precisión en la predicción, el 80% de sensibilidad y el 88% de especificidad. La importancia de este trabajo yace en la posibilidad de ahorrar tiempo y recursos en el desarrollo de nuevos fármacos y de incrementar la seguridad de estos medicamentos por una preselección molecular acertada.

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