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Relation structure-activité et évaluation biologique des molécules cycliques proposées pour l’inflammation

dc.contributor.authorSAOUDIA, Brahim
dc.contributor.authorCHIROUD, Mohamed Seddik
dc.contributor.authorATSAMNIA, Djamel (Encadreur)
dc.date.accessioned2023-10-22T10:20:37Z
dc.date.available2023-10-22T10:20:37Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractUne analyse de la relation structure - activité anti-inflammatoire QSAR a été réalisée pour une série de 177 molécules à squelettes cycliques. La technique de l’algorithme génétique (GA) a été appliquée pour la détermination des descripteurs les plus pertinents d’un total de 1538. Des modèles contenant des descripteurs physico-chimiques, qui sont en bon accord avec le mode d'action anti-inflammatoire exercée par les composés étudiés. En particulier, les paramètres physique (polarisabilité, transfert de masse et de charge) et structurale (nombre de fragments -O-, nombre d’atomes, aromaticité). Ensuite, les résultats du modèle GA ont été comparés à ceux de la technique de régression linéaire multiple RNA-MLR. Les résultats illustrent que le modèle RNA a fourni des prédictions plus précises que la technique de régression linéaire (GA). En conclusion, les RNA sont des outils simples et efficaces pour prédire l’activité anti-inflammatoire des médicaments à molécules cycliquesfr
dc.identifier.citationMicrobiologie Appliquéefr
dc.identifier.govdocM62333
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/10554
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesM62333;
dc.subjectanti-inflammatoirefr
dc.subjectDescripteursfr
dc.subjectprédictionfr
dc.subjectAlgorithme génétiquefr
dc.subjectRéseaux de neuronesfr
dc.titleRelation structure-activité et évaluation biologique des molécules cycliques proposées pour l’inflammationfr
dc.typeThesisfr

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