Geri Dön

Temel bileşen analiz yöntemiyle oksindol türevlerinin farmakolojik etkilerinin incelenmesi

Investigating the pharmacological activities of oxindole derivatives using principal component analysis

  1. Tez No: 860551
  2. Yazar: ESRA KÖSE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEDA GÜNEŞDOĞDU SAĞDINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: İlaç, Kuantum Mekaniksel Tanımlayıcılar, Nicel Yapı-Aktivite İlişkisi, Oksindol, Temel Bileşen Analizi, Drug, Quantum Mechanical Descriptors, Quantitative Structure–Activity Relationship, Oxindole, Principal Component Analysis
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Oksindol türevleri antikanser, antimikrobiyel, antiviral ve antioksidatif özellikler sergiler; bu nedenle, ilaç araştırmaları için potansiyel adaylar olarak kabul edilirler. Oksindol bileşiklerinin önemli bir grubu, antikanser veya antimikrobiyel maddeler olarak incelenir. Bu çalışmada bilinen antikanser veya antimikrobiyel özelliklere sahip seçilmiş oksindol moleküllerinin optimize edilmiş temel durum geometrileri, 6-311G(d,p) temel seti ve Becke, Lee-Young ve Parr hibrit fonksiyoneli (B3LYP) kullanılarak yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) ile elde edilmiştir. Oksindol bileşiklerinin biyolojik aktiviteleri için nicel yapı-aktivite ilişkilerini (QSAR) ortaya çıkarmak amacıyla her molekül için kuantum mekaniksel tanımlayıcılar belirlenmiştir. Tanımlayıcı uzayının boyutlarını küçültmek için oluşturulan veriler üzerinde temel bileşen analizi (PCA) yapılmıştır. PCA, oksindol türevlerinin biyolojik aktiviteleri ile ilişkilendirilebilecek özvektörler ve özdeğerleri veren bir eğitim setinde uygulanmıştır. Eğitim setinden elde edilen sonuçlar ile PCA rutinindeki doğrulama setlerinin sonuçları karşılaştırılarak, bilinmeyen oksindol moleküllerinin antikanser veya antimikrobiyel özelliklerinin yaklaşık %85 doğrulukla tahmin edilebileceği gösterilmiştir. Tipik olarak, farmakolojik araştırmalarda ilaç adaylarının biyolojik aktiviteleri incelenirken QSAR çalışmalarında yapısal ve uzaysal tanımlayıcılar kullanılmıştır. Bununla birlikte, bu tez çalışması, kuantum mekaniksel tanımlayıcıların yapısal ve uzaysal tanımlayıcılar kadar yararlı olabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Oxindole derivatives exhibit anticancer, antimicrobial, antiviral, and antioxidative properties; therefore, they are considered as potential candidates for drug search. A major group of oxindole compounds are studied as anticancer or antimicrobial agents. In this study, optimized ground state geometries of selected oxindole molecules with known anticancer or antimicrobial properties were obtained with density functional theory (DFT) by using Becke, Lee-Young and Parr hybrid functional (B3LYP) along with 6-311G(d,p) basis set. Quantum mechanical descriptors were generated for each molecule to reveal the quantitative structure-activity relationships (QSAR) of oxindole compounds for their biological activities. In order to reduce the dimensions of descriptor space, principal component analysis (PCA) was performed on the generated data. PCA was applied on a training set which yielded eigenvectors and eigenvalues that can be associated with the biological activities of oxindole derivatives. By comparing the results obtained from the training set with those of validation sets in PCA routine, it was demonstrated that anticancer or antimicrobial properties of unknown oxindole molecules can be predicted with almost 85% accuracy. Typically, structural and spatial descriptors have been used in QSAR studies while studying biological activities of drug candidates in pharmacological research. Meanwhile, this study shows that quantum mechanical descriptors can be just as useful as structural and spatial descriptors.

Benzer Tezler

  1. Bankacılık sektöründe finansal inovasyonun bölgelerin büyümesine etkileri

    Effects of financial innovation in the banking sectoron on the growth of regions

    AYNUR KARAÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkMersin Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN DEĞİRMEN

  2. Yüksek boyutlu model gösterilimi ile görüntü kümeleme ve görüntü erişimi

    Image clustering and image retrieval with high dimensional model representation

    AYŞEGÜL KARCILI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  3. Alkollü içeceklerde bulunan etanol ve metanolün raman spektroskopisi ile nicel tayini

    Quantitative analysis of ethanol and methanol in distilled alcoholic beverages with raman spectroscopy

    HÜSEYİN EFE GENİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Gıda MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI

  4. Doğal afetlerde sosyal zarar görebilirlik endeksi değişkenlerinin temel bileşenler analizi yöntemiyle değerlendirilmesi: 81 il bazında Türkiye uygulaması

    Evaluation of the variables of social vulnerability index in natural disasters by using principal component analysis method: Application for Turkey on the basis of 81 provinces

    SABRİ CEMİL TOĞRUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH TANK

  5. Alzheimer hastalığında serum proteomik analizleri ile yeni biyobelirteçlerin araştırılması

    Discovery of new biomarkers through serum proteomics in alzheimers disease

    YAVUZ AYHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    NörolojiHacettepe Üniversitesi

    Nörolojik ve Psikiyatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYGÜN ERTUĞRUL