Temel bileşen analiz yöntemiyle oksindol türevlerinin farmakolojik etkilerinin incelenmesi
Investigating the pharmacological activities of oxindole derivatives using principal component analysis
- Tez No: 860551
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDA GÜNEŞDOĞDU SAĞDINÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- 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
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
BankacılıkMersin Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN DEĞİRMEN
- 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
2018
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
- 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
2012
Gıda MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
- 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
- Alzheimer hastalığında serum proteomik analizleri ile yeni biyobelirteçlerin araştırılması
Discovery of new biomarkers through serum proteomics in alzheimers disease
YAVUZ AYHAN
Doktora
Türkçe
2023
NörolojiHacettepe ÜniversitesiNörolojik ve Psikiyatrik Temel Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYGÜN ERTUĞRUL