Sirvi Autor "Maran, Uko" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 8 8

Kvantitatiivne struktuur-omadus sõltuvus raviainete lahustuvusele inimese soolevedelikes
(Tartu Ülikool, 2020) Sildoja, Tanel-Sigmar; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Lahustuvust inimese soolevedelikus dikteerib raviaine võime absorbeeruda seedetraktis ja on seega esmane parameeter raviainete ja nende kandidaatide kirjeldamisel. Selle omaduse in silico modelleerimine säästab aega ja raha raviainete väljatöötamisel ravimiarenduse varajases faasis. Seetõttu koostati ja süstematiseeriti kirjanduse baasi andmeseeria raviainete lahustuvusest inimese soolevedelikus ning modelleeriti seeriat QSAR meetodil. Leiti hea korrelatsioonikordajaga (R2≈0.8) kuueparameetriline sõltuvus 2D deskriptoritega, mida selgitati mehhanistlikest seisukohtadest lähtuvalt ja mudel valideeriti välise andmeseeriaga.
Kvantitatiivsed struktuuri-aktiivsuse sõltuvused Pseudokirchneriella subcapitata kasvu pärssivatele orgaanilistele ühenditele
(Tartu Ülikool, 2023) Tamsalu, Iris; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Kemikaalide toksilisuse hindamiseks kasutatakse üha enam ökotoksikoloogilistele testidele alternatiivseid in silico modelleerimismeetodeid, mis võimaldavad leida seoseid keemilise aine struktuuri ja selle bioloogilise aktiivsuse vahel. Töö eesmärk oli tuletada kvantitatiivsed struktuuriaktiivsuse sõltuvuse (QSAR) mudelid vetika Pseudokirchneriella subcapitata kasvu pärssivatele orgaanilistele ühenditele. Kokku tuletati viis mõõdukate kuni väga heade statistiliste parameetrite ning ennustusvõimega mudelit. Neist neli mudelit on suunatud sarnase toimeviisiga ühendite klassidele, mis sisaldavad erineva toimemehhanismiga ühendeid, ning üks kogu andmeseeriale.
Nanopoorse süsinikadsorbendi abil tramadooli vesilahusest eemaldamise eksperimentaalne tuvastamine ja andmepõhine modelleerimine
(Tartu Ülikool, 2024) Timmi, Paula; Käärik, Maike; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Raviaine jääkide üha suurenevad kogused keskkonnas on viimaste aastakümnetega muutumas aina suuremaks probleemiks. Käesolevas bakalaureusetöös uuriti raviaine jääkide eemaldamist vesikeskkonnast adsorptsioonil nanopoorsele süsinikmaterjalile. Selleks mõõdeti 104 nanopoorse süsinikmaterjali adsorptsioonivõime ja tuletati andmepõhise masinõppe lähenemisi rakendav arvutusmudel. Mudeli abil saab kirjeldada ja prognoosida nanopoorse süsinikmaterjali võimet eemaldada vesilahusest raviaine jääke, kasutades selleks süsinikmaterjali poorset struktuuri iseloomustavaid tunnuseid.
Nanopoorse süsinikmaterjali abil tsiprofloksatsiini vesilahusest eemaldamise eksperimentaalne määramine ja andmepõhine modelleerimine
(Tartu Ülikool, 2024) Krjukova, Nadežda; Käärik, Maike; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Raviainete jääkide jõudmine veekogudesse ja põhjavette on muutunud suureks ohuks meid ümbritsevale keskkonnale. Suurtes kogustes antibiootikumide leidumine looduses põhjustab mikroobide resistentsust ja vähendab haiguste ravi tulemuslikkust. Bakalaureusetöö raames uuriti nanopoorse süsinikmaterjali võimet eemaldada tsiprofloksatsiini vesilahusest kindlates katsetingimustes. Analüüsiti 104 materjali ning tuletati kaks QnSPR mudelit, mis aitavad kirjeldada ja prognoosida nanopoorse süsinikmaterjali võimet eemaldada vesilahusest tsiprofloksatsiini. Masinõppe mudelite abil leiti seos materjali poorsete struktuuriomaduste ja tsiprofloksatsiini molekuli suuruse vahel.
Oktanool-vesi jaotustegur raviainetel: eksperimentaalne määramine ja arvutustarkvarade võrdlus
(Tartu Ülikool, 2019) Kirikmäe, Ruti; Oja, Mare; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Oktanool-vesi jaotustegur (log D) on oluline parameeter, mis näiteks raviainete korral aitab kirjeldada nende käitumist organismis. Jaotusteguri eksperimentaalne määramine on aeganõudev ja kulukas, mistõttu otsitakse sellele alternatiive arvutuseeskirjade näol, mis võimaldaksid molekuli struktuuri põhjal hinnata usaldusväärselt log D väärtust eri pH-del. Käesolevas töös mõõdeti eksperimentaalselt 122 raviaine jaotusteguri väärtused nelja erineva pH juures (pH 3, 5, 7.4 ja 9). Uuritud ühendid kuulusid nelja aineklassi: happed, alused, amfolüüdid ja neutraalid ning eksperimendi põhjal joonistusid välja aineklassidele omased pH-hüdrofiilsuse/lipofiilsuse profiilid. Saadud tulemusi võrreldi nelja erineva tarkvara 19 ennustusmeetodiga ennustatud jaotusteguri väärtustega. Võrdluses selgus, et ükski ennustusmeetod ei suuda veel pakkuda eksperimentaalsete andmetega võrdväärseid tulemusi. Hälbivate punktide analüüs näitas, et tarkvarade lõikes oli enim raskusi aluste ja amfolüütidega. Kõige paremini korreleerus eksperimentaalsete andmetega SimulationsPlusi tarkvara ADMET Predictor®.
QsarDB - first hundred DOI-s for predictive models
(2014-11-06) Maran, Uko
Rasklahustuvate raviainete oktanool-vesi jaotusteguri eksperimentaalne määramine ja võrdlus ennustatud väärtustega
(Tartu Ülikool, 2024) Altnurme, Adelle; Maran, Uko; Oja, Mare; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Oktanool-vesi jaotustegur (logD) kirjeldab dissotsieeruva keemilise ühendi hüdrofoobsust, mistõttu kasutatakse seda omadust laialdaselt ravimiarenduse algetappides. Kuigi jaotustegurit saab katseliselt mõõta, on ravimiarenduses kasutusel ennustusmeetodid, mis võimaldavad jaotusteguri väärtusi ennustada nii uutele kui ka sünteesimata ühenditele. Töös uuriti, kui hästi suudavad ennustusmeetodid ennustada vees rasklahustuvate raviainete jaotusteguri väärtusi. Selleks määrati 35 rasklahustuva raviaine jaotusteguri väärtused loksutusmeetodiga pH väärtustel 3, 5, 7,4 ja 9, koostati pH-logD profiilid ning arvutati välja profiilidele iseloomulikud parameetrid. Tarkvarade ADMET Predictor, MarvinSketch, Pallas ja Percepta ennustatud väärtusi võrreldi katseliste väärtustega. Katseliste ja ennustatud väärtuste võrdlusel selgus, et parim ennustusvõime on ADMET Predictori s+logD meetodil.
Struktuurselt varieeruvate orgaaniliste ühendite toksilisuse kvantitatiivsed struktuur-aktiivsus sõltuvused vetikal Pseudokirchneriella subcapitata
(Tartu Ülikool, 2018) Sildoja, Tanel-Sigmar; Maran, Uko; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Keemia instituut
Töös tuletati QSAR mudelid 342-le struktuurselt varieeruvale orgaanilisele ühendile. Modelleeriti toksilisust vetikale Pseudokirchneriella Subcapitata. Rakenduspiirkonnad olid määratud modifitseeritud Verhaar’i klassifikatsiooni reeglitega. Tuletati kokku viis QSAR mudelit, igale Verhaar’i klassile üks. Mudelite ennustusvõimet analüüsiti välise valideerimisega ning kõrvalekaldujad määrati ja rakenduspiirkondi analüüsiti Williams’i graafikute abiga.