Quimioinformática: Uma Introdução

Alves, Vinícius M.; Braga, Rodolpho C.; Muratov, Eugene; Andrade, Carolina Horta

doi:10.21577/0100-4042.20170145

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“…Brito et al 40 analyzed the antinociceptive ability of citronellol, i.e., a monoterpene found in medicinal plants. The doses tested were 25, 50, and 100 mg/kg, all of which exhibited this activity by activating certain areas of the CNS.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Orofacial antinociceptive activity and anchorage molecular mechanism in silico of geraniol

et al. 2020

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We aimed to evaluate the orofacial antinociceptive effect of geraniol in mice and its molecular anchorage mechanism. Seven mice per group (probabilistic sample) were treated with geraniol (12.5, 25 and 50 mg/kg, i.p.), morphine (6 mg/kg, i.p.) and vehicle (saline + Tween 80 at 0.2%, i.p.) 30 minutes prior to the beginning of the experiment. Injecting glutamate (25 μM), capsaicin (2.5 μg) and formalin (2%) into the right upper lip (perinasal) of the mouse induced nociception. Behavioral analysis of the animals considered the friction time (in seconds) of the mentioned region using hind or front paws by a researcher blinded to the treatment groups. The statistical analysis was performed blindly, considering α = 5%. The results showed that in the glutamate and capsaicin tests, concentrations of 25 mg/kg and 50 mg/ kg presented antinociceptive activity (p < 0.005, power> 80%). In the formalin test, geraniol was able to reduce nociception at a concentration of 50 mg/kg (p < 0.005, power> 80%). In the molecular anchorage study, high values of binding between the evaluated substance and receptors of glutamate were observed (metabotropic glutamate receptor,-87.8501 Kcal/mol; N-methyl-D-aspartate,-86.4451 Kcal/mol; α-amino-3hydroxy-5-methyl-4-isoxazole propionic acid,-85.6755 Kcal/mol). Geraniol presented orofacial antinociceptive activity, probably by interacting with glutamate-related receptors.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Orofacial antinociceptive activity and anchorage molecular mechanism in silico of geraniol

et al. 2020

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“…anos o campo da quimioinformática evoluiu bastante, deixando de ser uma ciência apenas de aspectos práticos e técnicas de representação, manipulação e processamento de estruturas químicas até adquirir notoriedade com seu papel primordial na atualidade: exploração de bases de dados químicas e descoberta de novos compostos com atividade e/ou propriedades desejadas. 3 Ao explorar bases de dados nos deparamos com uma infinidade de informações que podem auxiliar na compreensão do comportamento de determinado grupo de estruturas químicas, sendo assim possível construir modelos computacionais que possam ser utilizados para predizer a atividade de substâncias que apresentem poucos dados experimentais, ou seja, dados de estudos in vitro e in vivo. [4][5] Uma das informações que podemos extrair utilizando ferramentas de quimioinformática é a classificação toxicológica das substâncias através do cálculo de alguns descritores (parâmetro adotado para calcular e comparar informações contidas nas substâncias em estudo, ex: massa molecular, coeficiente de partição octanol-água, hidrofobicidade, etc.).…”

Section: Duranteunclassified

Evaluation of general toxicity in food constituents using in silico tools

Mascarenhas

Lima²,

Rodrigues³

et al. 2019

Rev. Virtual Quim.

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Preliminary knowledge about the toxicity of new substances for food use may contribute to the rapid selection of useful and increasingly safe substances. For this purpose, a Quantitative Structure-Toxicity Relationship (QSTR) model was developed with 139,395 structures obtained in three different lists of toxic (US EPA DSSTox) and non-toxic (FEMA GRAS ™ and FDA GRAS) substances. The 2D coordinates were obtained, standardized and checked, and a total of 4,860 fingerprints fragments defined by Klekota and Roth were calculated for each substance and used as independent variables. The data were processed in order to remove highly correlated variables and fragments close to zero variance, reducing fragments to 166. Dependent variables consisted of a binary classification, where zero corresponds to non-toxic whereas 1 corresponds to toxic. The classification models were created with decision tree using the J48 algorithm and random tree. The models (training, cross-validation and external validation) were evaluated based on their predictive performance. The best selected model was the random tree to obtain the best values external validation (accuracy = 0.9658, sensitivity = 0.9798, specificity = 0.5495, efficiency = 0.7640 and phi coefficient = 0.4941). The developed of a QSTR model can be used to predict the toxicity of novel food additives, manufacturing technology adjuvants and nutraceuticals.

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“…A análise rápida e precisa de grandes quantidades de dados será de fundamental importância para a descoberta de novos fármacos, como também para o diagnóstico e seleção de tratamento personalizado. Nesse contexto, quimioinformática, uma área interdisciplinar que utiliza recursos computacionais e de tecnologia da informação para transformar informação química em conhecimento, 47,48 tem se consolidado e sua utilidade e impacto na química medicinal tende a aumentar nas próximas décadas. Isto se justifica porque bases de dados com informações químicas relevantes e propriedades biológicas têm expandido rapidamente e sua exploração e transformação da informação gerada em conhecimento é essencial para a descoberta de novos compostos com atividade ou propriedades desejadas.…”

Section: Quais Serão As Novas Tecnologias Em Química Medicinal?unclassified

“…Isto se justifica porque bases de dados com informações químicas relevantes e propriedades biológicas têm expandido rapidamente e sua exploração e transformação da informação gerada em conhecimento é essencial para a descoberta de novos compostos com atividade ou propriedades desejadas. 48 Com relação ao tratamento personalizado, este será integrado à informação pessoal de cada indivíduo, que carregará um chip com seu próprio genoma e proteoma, permitindo assim a escolha dos melhores medicamentos e adaptação do tratamento às características moleculares do indivíduo. 49 Essas informações poderão ser utilizadas em ensaios clínicos, no quais o conhecimento sobre o genoma/ proteoma de cada indivíduo irá revolucionar a análise dos resultados, substituindo a abordagem simplista de médias globais por uma análise estatística superior e que fornecerá subsídios para conclusões muito mais adequadas.…”

Section: Quais Serão As Novas Tecnologias Em Química Medicinal?unclassified

Perspectivas Da Química Medicinal Para O Século Xxi: Desafios E Oportunidades

Andrade¹,

Kümmerle²,

Güido³

2018

Quim. Nova

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In the 21st century, medicinal chemists will face many challenges to improve the quality of life of populations. The challenges consist of emerging infectious (ex. bacterial, viral and parasite infections) and non-communicable diseases (ex. autoimmune, Alzheimer disease, Parkinson's disease) that will require innovative technologies (ex. microfluidics, nanotechnology, biotechnology) to be fully understood and combated. In this work, we indicate trends, perspectives and opportunities related to drug discovery as well as highlight the tools and strategies that could be used in drug discovery of the 21st century.

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Quimioinformática: Uma Introdução

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Orofacial antinociceptive activity and anchorage molecular mechanism in silico of geraniol

Orofacial antinociceptive activity and anchorage molecular mechanism in silico of geraniol

Evaluation of general toxicity in food constituents using in silico tools

Perspectivas Da Química Medicinal Para O Século Xxi: Desafios E Oportunidades

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