ГУСАР — Общие неограниченные отношения между структурой и деятельностью

  • 1. Химинформатика в geneXplain GmbH. Представляем GUSAR.
  • 2. geneXplain GmbHПродукты Биоинформатика и системная биология: платформа geneXplain Биоинформатика и NGS: IMC и GenomeTraveler info@genexplain.com | www.genexplain.com 2
  • 3. Биоинформатика, системная биология, платформа NGS geneXplain ◦ Сбор, хранение и анализ экспериментальных данных ◦ Сетевая кластеризация и поиск главных регуляторов ◦ Возможности: графическое программирование рабочих процессов и возможность писать новые скрипты и надстройки IMC ◦ Обработка данных всего генома ◦ Отображение и аннотация функций ◦ Расчет праймеров ПЦР ◦ GenomeTraveler ◦ Обработка данных секвенирования следующего поколения (NGS) ◦ Анализ генома ◦ Все функции IMC info @ genexplain.com | www.genexplain.com 3
  • 4. geneXplain GmbHПродукты Биоинформатика и системная биология: платформа geneXplain Биоинформатика и NGS: IMC и GenomeTraveler Химинформатика: PASS, PharmaExpert, GUSAR info@genexplain.com | www.genexplain.com 4
  • 5. Содержание GUSAR  Модели ◦ Общие ◦ Острая токсичность для крыс ◦ Антитарии ◦ Ключевые данные ◦ Дескрипторы MNA ◦ Дескрипторы QNA  Почему вам следует ◦ Подструктуры и попробовать GUSAR Прогноз активности ◦ Сводка info@genexplain.com | www.genexplain.com 5
  • 6. GUSAR General UnrestrictedStructure-ActivityRelationships info@genexplain.com | www.genexplain.com 6
  • 7. Общая информация GUSAR… ◦ создает модели количественных взаимосвязей между структурой и деятельностью. ◦ использует двумерные химические структуры из файлов SD для построения моделей и прогнозирования активности. ◦ может работать с большими наборами данных, содержащими до 30 000 химических соединений. ◦ позволяет выбрать наиболее предсказуемые модели. авторство и авторские права Захаров А.В., Филимонов Д.А., Поройков В.В., Лагунин А.А., Москва, Россия. Распространяется geneXplain GmbH info@genexplain.com | www.genexplain.com 7
  • 8. Ключевые данные Самосогласованная регрессия ◦ Уникальный алгоритм, основанный на статистической регуляризации некорректных задач ◦ Позволяет выбрать лучший набор дескрипторов для надежных и надежные модели QSAR Подход «Star Track» ◦ Также уникален для GUSAR ◦ Представляет любую молекулу как набор точек (атомов) в пространстве дескрипторов 2D QNA Дескрипторы MNA и QNA Филимонов Д.А., Акимов Д.В., Поройков В.В. (2004) Pharmaceutical Chemistry Journal 38: 21-24. Филимонов Д.А., Захаров А.В., Лагунин А.А., Поройков В.В. (2009) SAR QSAR Environ. Res. 20: 679-709. info@genexplain.com | www.genexplain.com 8
  • 9. Дескрипторы MNA Многоуровневое окружение атомов Филимонов Д.А. и другие. (1999) J. Chem. Поставить в известность. Компьютерные науки, 39, 666. Филимонов Д.А., Поройков В.В. (2008) Подходы химиоинформатики к виртуальному скринингу. РНЦ, с.182-216. info@genexplain.com | www.genexplain.com 9
  • 10. Дескрипторы QNA Количественное соседство атомов Дескрипторы ◦ Отражают природу межмолекулярных взаимодействий ◦ Описывают каждый атом и их влияние друг на друга ◦ Основаны на значениях P и Q, рассчитанных с EA = электронное сродство; IP = потенциал ионизации; A, B = переменные. матрица связности (см. г) в примере справа) Филимонов Д.А., Захаров А.В., Лагунин А.А., Поройков В.В. (2009) SAR QSAR Environ. Res. 20: 679-709. info@genexplain.com | www.genexplain.com 10
  • 11. Субструктуры и прогноз активности • Для зеленых атомов прогнозируемое значение представляет собой модель консенсуса из 4 MNA и 2 QNA, равных таковой для всей молекулы. модели: • Для синих атомов предсказанное значение: • Числа являются характеристиками меньшей, чем у всей молекулы. модель консенсуса, включая количество используемых веществ и статистические значения. • Для красных атомов прогнозируемое значение: • На графике показано прогнозируемое значение в сравнении с более высоким, чем для всей молекулы. наблюдаемые значения из базы SAR. info@genexplain.com | www.genexplain.com 11
  • 12. Резюме Создать несколько (Q) SAR Выберите большинство моделей для наборов QNA или MNA для прогнозирования больших данных. модели. GUSAR — это инструмент QSAR с уникальными алгоритмами для создания моделей и прогнозирования активности. Загрузите файлы SD для пакетной обработки. Прогнозы, сделанные с помощью прогноза или оценки GUSAR, были сопоставимы с результатами с использованием GUSAR или лучше, чем результаты интерфейса. другие методы QSAR. info@genexplain.com | www.genexplain.com 12
  • 13. Модели Острая токсичность для крыс Сходство с антитаргетами info@genexplain.com | www.genexplain.com 13
  • 14.  В дополнение к программному обеспечению могут быть предоставлены две готовые базы моделей QSAR ◦ Острая токсичность для крыс ◦ Сродство к противодействующим целям (нецелевым) info@genexplain.com | www.genexplain.com 14
  • 15.  Активность токсичности для крыс при LD50 ◦ LD50 = 50% летальной дозы ◦ 4 типа введения: ◦ внутривенное ◦ подкожное ◦ внутрибрюшинное ◦ пероральное ◦ от 5 до 50 моделей, использующих дескрипторы QNA или MNA info@genexplain.com | info@genexplain.com | www.genexplain.com www.genexplain.com 15
  • 16.  32 активности в 3 значениях ◦ IC50 = полумаксимальная ингибирующая концентрация ◦ Ki = константа диссоциации ◦ Kact = константа активации 18 различных антител белки От 2 до 20 моделей с использованием дескрипторов QNA или MNA info@genexplain.com | info@genexplain.com | www.genexplain.com www.genexplain.com 16
  • 17. Резюме Острая токсичность для крыс Родство с антитаргетами Дополнительно могут быть предоставлены две дополнительные базы SAR для прогнозирования конкретных действий. Экономьте время, необходимое для исследования. Функции GUSAR создают модели и SAR с использованием разнообразных готовых баз. обученные модели. info@genexplain.com | www.genexplain.com 17
  • 18. Почему вы должны попробовать ГУСАР в преимуществах программного обеспечения info@genexplain.com | www.genexplain.com 18
  • 19. Преимущества GUSAR Только структурная формула соединения необходима для прогнозирования его биологической активности..  Программное обеспечение устанавливается локально и запускается на любом обычном ПК. Помимо созданных вами моделей QNA и MNA, мы можем предоставить вам готовые модели GUSAR для ◦ острой токсичности для крыс (пероральный, внутрибрюшинный, внутривенный и подкожный пути введения) ) и ◦ близость к определенным противодействующим целям, которые могут вызывать неблагоприятные/токсические эффекты. Алгоритм быстр и может обрабатывать большие наборы данных. По сравнению с рядом методов 2D и 3D QSAR предсказуемость GUSAR была выше, чем у большинства других. другие методы как на неоднородных, так и на однородных наборах данных. Филимонов Д.А., Захаров А.В., Лагунин А.А., Поройков В.В. (2009) SAR QSAR Environ. Res. 20: 679-709. info@genexplain.com | www.genexplain.com 19
  • Оцените статью
    Botgadget.ru
    Добавить комментарий