Search academic texts

Information × Registration Number 0821U102892, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 03-12-2021 popup.evolution o Title Analysis and prediction of properties of molecular nanoobjects by chemoinformatics methods Author Stelmakh Serhii I., popup.head Kuz'min Victor E. popup.opponent Mchedlov-Petrossyan Nikolay O popup.opponent Gromovyi Taras Yu. popup.review Rakitskaya Tatyana Leonidovna popup.review Perlova Olga Viktorivna Description Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей впливу природи та розмірних характеристик низки наночастинок оксидів на їх цитотоксичність та властивості в рамках симплексного представлення молекулярної будови методами nanoQSAR/QSPR. Сконструйовано Комбіновану Базу Даних Нанооксидів (КБДН), яка містить інформацію щодо 188 наночастинок оксидів з огляду на такі їх характеристики як: будова, параметри розміру (радіус частинки, гідродинамічний радіус); та активності/властивості: дзета-потенціал, енергія Eg (заборонені зони – ширини проміжків значень енергії в яких не існує делокалізованих одноелектронних станів), дані щодо цитотоксичності до клітин Escherichia coli та клітин HaCaT. Побудована система 1D дескрипторного опису наночастинок оксидів із застосуванням симплексних, інтегральних, «рідкої краплі», індивідуальних та крос-дескрипторів. Одержані nanoQSAR моделі цитотоксичності до клітин Escherichia coli (R2 = 0.93, R2test = 0.97) та клітин HaCaT (R2 = 0.83, R2test = 0.91) були валідовані та інтерпретовані. Крос-валідацію (Q2LOO = 0.90, Q2LOO = 0.71 відповідно) здійснено за процедурою виключення по одному (Leave-One-Out). Проведений кластерний аналіз та інтерпретація за відносними дескрипторними внесками показали, що одним з основних факторів, що визначає цитотоксичність наночастинок оксидів, є величина заряду йону металу. Побудовано консенсусну nanoQSPR модель для дзета-потенціалу (R2 = 0.89, R2test = 0.81). Валідацію моделі (Q2cv = 0.81) проведено відповідно до процедури п’ятикратної перехресної перевірки (five-fold cross-validation). Здійснено додаткове оцінювання прогностичної здатності моделі за допомогою зовнішнього тестування (R2ext.test = 0.83). Проведена інтерпретація показала значний вплив взаємодії структурних факторів – сумарний відносний внесок крос-дескрипторів склав ~81%. Проведено nanoQSPR моделювання енергії Eg. Статистичні показники побудованої консенсусної моделі (R2 = 0.83, Q2cv = 0.74, R2test = 0.73) свідчать про здатність до задовільного прогнозу досліджуваної властивості. Було проведено структурну інтерпретацію отриманої моделі, за результатами якої виявлено, що найбільш впливовими є фактори електростатичних та Ван дер Ваальсових взаємодій. Отримані nanoQSAR/QSPR моделі для цитотоксичності до клітин Escherichia coli та HaCaT, дзета-потенціалу, енергії Eg було об’єднано в експертну систему «nanoExpert». Експертну систему було інтегровано у програмне забезпечення Methods of Data Analysis (© Artemenko A.G.) та інтерфейс користувача. Показано, що експертна система є програмним забезпеченням орієнтованим на широку аудиторію і придатним до проведення моделювання користувачами низки активностей/властивостей наночастинок оксидів без наявності спеціальних навичок в галузі хемоінформатики та nanoQSAR/QSPR моделювання. Registration Date 2021-12-20 popup.nrat_date 2021-12-20 Close