Asetil kolinesteraz inhibitor aktivitesinin 4d QSAR modeli için eğitim ve test setleri yarılmasına ve molekül dağılımına göre Q2/R2 derecesinin incelenmesi
Investigation of Q2/R2 rating according to the training and test sets cutting and molecular distribution for 4d QSAR model of acetyl cholinesterase inhibitor activity
- Tez No: 684832
- Danışmanlar: PROF. DR. YAHYA GÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: İlaç tasarımı, Farmakofor, QSAR, MCET, Vektör Parmak İzi Fonksiyonu, Klopman İndeksi, Drug Design, Pharmacophere, QSAR, MCET, Vector Fingerprint Function, Klopman Index
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
ASETİL KOLİNESTERAZ İNHİBİTOR AKTİVİTESİNİN 4D QSAR MODELİ İÇİN EĞİTİM VE TEST SETLERİ YARILMASINA VE MOLEKÜL DAĞILIMINA GÖRE Q2/R2 DERECESİNİN İNCELENMESİ İbrahim KOCAKAPLAN Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ağustos 2021 Tez Danışmanı: Prof. Dr. Yahya GÜZEL ÖZET Alzheimer hastalığında kolinerjik kayıpla ilgili hastalığın tedavisi hakkında fikir üretebilmek için asetilkolinesterazların yapısındaki inhibitor aktivitesinin bilinmesi önemlidir. Asetil kolinesteraz inhibitor aktivitesini 4D-QSAR olarak incelemek için 44 molekül serisi farklı tanımlayıcılar kullanılarak incelenmiştir. Farmakofor modelindeki tanımlayıcılara göre molekülleri eğitim ve test setlerine ayırmak iyi bir model oluşturmaya yarar. 3D metrik sistemdeki her etkileşim noktasında farmakoforun Lokal Reaktif Tanımlayıcı (LRD) etkisini izlemek zordur. Atom kümelerinin bir alt kümesi, farmakofor yapısının tamamına veya bir kısmına karşılık gelebilir. Bu çalışmada, alt kümenin çok boyutlu sistemi tek boyutlu bir indekse indirgenmiş ve moleküllerin Vektör Parmak İzi Fonksiyonları (VFF) oluşturulmuştur. Modeller, yakın ve benzer VFF'lere sahip moleküllerin eğitim ve test setlerine bölünmesiyle oluşturulmuştur. Genetik Algoritma (GA) uygulanarak tüm moleküller için alt kümeler incelenmiştir. Model, One Out-Cross Validation (LOO-CV) yöntemi kullanılarak tahmin edildi ve harici bir test seti ile doğrulandı. Geliştirdiğimiz yeni yöntemde bölmeye göre elde edilen modelin istatistiksel sonuçları Q2 = 0.9013 ve R2 = 0.902) rastgele ve manuel bölme sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
INVESTIGATION OF Q2/R2 RATING ACCORDING TO THE TRAINING AND TEST SETS CUTTING AND MOLECULAR DISTRIBUTION FOR 4D QSAR MODEL OF ACETYL CHOLINESTERASE INHIBITOR ACTIVITY Ibrahim KOCAKAPLAN Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences, Master Thesis, August 2021 Thesis Advisor: Prof. Dr. Yahya GUZEL ABSTRACT It is important to know the inhibitory activity of acetylcholinesterases in order to generate an idea about the treatment of cholinergic loss in Alzheimer's disease. To examine the acetyl cholinesterase inhibitory activity as 4D-QSAR, 44 molecular series were examined using different identifiers. It is useful to divide the molecules into training and test sets according to the descriptors in the pharmacophore model. It is difficult to monitor the Local Reactive Identifier (LRD) effect of the pharmacophore at each interaction point in the 3D metric system. A subset of atomic clusters may correspond to all or part of the pharmacophore structure. In this study, the multidimensional system of the subset is reduced to a one-dimensional index and Vector Fingerprint Functions (VFF) of molecules are formed. Models were constructed by dividing molecules with close and similar VFFs into training and test sets. Subsets for all molecules were examined by applying the Genetic Algorithm (GA). The model was estimated using the One Out-Cross Validation (LOO-CV) method and validated with an external test set. In the new method we developed, the statistical results of the model obtained according to division (Q2 = 0.9013 and R2 = 0.902) were compared with the results of random and manual division.
Benzer Tezler
- Bazı meşe gallerinin kolinesteraz, tirozinaz ve üreaz enzim inhibisyonu ile antioksidan aktivitesinin belirlenmesi
Determination of cholinesterase, tyrosinase, urease enzyme inhibitory and antioxidant activity of some oak galls
MERVE DOĞAN ABDİOĞLU
- Cyclotrichium Niveum'un asetilkolinesteraz inhibitör aktivitesinin incelenmesi ve aktiviteden sorumlu bileşiklerin izolasyonu
Investigation of Acetylcholinesterase inhibitory activity of Cyclotrichium niveum and isolation of compounds responsible from the activity
MAHAMMAD SAMADLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Eczacılık ve FarmakolojiAtatürk ÜniversitesiFarmakognozi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL ÖZBEK
- Alzheimer hastalığında yeni aday asetilkolinesteraz inhibitör bileşiklerinin aktivitesinin teorik yöntemler ile tespit edilmesi
Determination of the activity of new candidate acetylcholinesterase inhibitor compounds by theoretical methods in Alzheimer's disease
ELİF KIZILPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyomühendislikÜsküdar ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VİLDAN ENİSOĞLU ATALAY
- Salvia tomentosa uçucu yağının kimyasal kompozisyonunun belirlenmesi, asetilkolinesteraz, bütirilkolinesteraz, tirozinaz, ve α-amilaz üzerindeki inhibitör aktivitesinin tespiti ve yağın majör bileşenleri ile enzimler arasındaki etkileşimin moleküler docking analizleri yoluyla açığa çıkarılması
Determination of the chemical composition and inhibitory activity of essential oil of Salvia tomentosa on acetylcholinesterase, butyrylcholinesterase, tyrosinase and α-amylase and explanining the interaction between major compounds of the oil and enzymes through molecular docking analysis
MUSTAFA KOÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eczacılık ve FarmakolojiKilis 7 Aralık ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKTAŞ TEPE
- Salvia chionantha'nın uçucu bileşenlerinin karakterizasyonu antioksidan ve antikolinesteraz aktivitelerinin belirlenmesi
Characterization of essential oil constituents of Salvia chionantha, determination of antioxidant and anticholinesterase activity
GÜLSEN TEL