Relation structure-activité et évaluation biologique des molécules cycliques proposées pour l’inflammation
| dc.contributor.author | SAOUDIA, Brahim | |
| dc.contributor.author | CHIROUD, Mohamed Seddik | |
| dc.contributor.author | ATSAMNIA, Djamel (Encadreur) | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-22T10:20:37Z | |
| dc.date.available | 2023-10-22T10:20:37Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Une 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 cycliques | fr |
| dc.identifier.citation | Microbiologie Appliquée | fr |
| dc.identifier.govdoc | M62333 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/10554 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | M62333; | |
| dc.subject | anti-inflammatoire | fr |
| dc.subject | Descripteurs | fr |
| dc.subject | prédiction | fr |
| dc.subject | Algorithme génétique | fr |
| dc.subject | Réseaux de neurones | fr |
| dc.title | Relation structure-activité et évaluation biologique des molécules cycliques proposées pour l’inflammation | fr |
| dc.type | Thesis | fr |
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