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http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26726| Tipo do documento: | Dissertação |
| Title: | Estudo da atividade de inibidores da Anidrase Carbônica β de Mycobacterium tuberculosis por docagem molecular, análise de componentes principais e de clusters |
| Other Titles: | Development of classification models inhibitory activity of Mycobacterium Tuberculosis β-carbonic anhydrase |
| Authors: | Teixeira, Winnie Mariana Adão Lopes |
| Orientador(a): | Sant'Anna, Carlos Mauricio Rabello de |
| Primeiro coorientador: | Silva, Felipe Leite Coelho da |
| Primeiro membro da banca: | Sant'Anna, Carlos Mauricio Rabello de |
| Segundo membro da banca: | Gregório, Ronaldo Malheiros |
| Terceiro membro da banca: | Romeiro, Nelilma Correia |
| Keywords: | Modelagem Matemática;tuberculose;docagem molecular;inibidores da anidrase carbônica;análise de componentes principais;Clusters;Mathematical modeling;tuberculosis;molecular docking;carbonic anhydrase inhibitors;principal component analysis |
| Área(s) do CNPq: | Ciência da Computação |
| Idioma: | por |
| Issue Date: | 22-Dec-2025 |
| Publisher: | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro |
| Sigla da instituição: | UFRRJ |
| Departamento: | Instituto de Ciências Exatas |
| Programa: | Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional |
| Citation: | TEIXEIRA, Winnie Mariana Adão Lopes. Estudo da atividade de inibidores da Anidrase Carbônica β de Mycobacterium tuberculosis por Docagem Molecular, análise de componentes principais e de Clusters. 2025. 91f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2025. |
| Abstract: | A tuberculose é uma doença infecciosa grave causada pela micobactéria Mycobacterium tuberculosis. Ela é tratável e curável, porém existem casos em que surgem cepas multirresistentes aos medicamentos de primeira e segunda linha, o que leva à necessidade de se identificar novos candidatos a antibióticos contra essa micobactéria. Esse trabalho tem como objetivo usar um conjunto de compostos da literatura com atividade inibitória sobre a enzima anidrase carbônica, um alvo promissor para ação sobre M. tuberculosis, para se desenvolver modelos de classificação da atividade inibitória por métodos de modelagem molecular e análise estatística. Os resultados preliminares mostram que a técnica de docagem molecular levou a resultados promissores em termos da classificação dos compostos como sendo de baixa ou de alta atividade inibitória. Foram explorados os dados calculados relacionadas a esses compostos e seus complexos com a enzima para encontrar um conjunto de variáveis de menor dimensionalidade que tenha um potencial classificador de forma que possam ser usados para o estudo de compostos candidatos a antibióticos contra essa micobactéria. Para isso, foi usada a técnica de análise de componentes principais para reduzir a dimensionalidade preservando características do conjunto e a análise de cluster para separar o conjunto de variáveis de acordo com a similaridade dos elementos a partir dos dados disponibilizados pelos componentes principais. A clusterização confirmou os padrões dos resultados da análise de componentes principais. |
| Abstract: | Tuberculosis is a serious infectious disease caused by the mycobacterium Mycobacterium tuberculosis. It is treatable and curable disease, however, there are cases in which multidrug-resistant strains emerge, leading to the need to identify new antibiotic candidates against this mycobacterium. This work aims to use a set of compounds from the literature with inhibitory activity on the carbonic anhydrase enzyme, a promising target for action against M. tuberculosis, to develop models for classifying inhibitory activity using molecular modeling and statistical analysis methods. Preliminary results show that the molecular docking technique led to promising results in terms of classifying compounds as having low or high inhibitory activity. Calculated data related to these compounds and their complexes with the enzyme were explored to find a set of lower-dimensional variables with classification potential that can be used to study antibiotic candidate compounds against this mycobacterium. To achieve this, principal component analysis was used to reduce dimensionality while preserving set characteristics, and cluster analysis was employed to separate the set of variables according to the similarity of elements based on the data provided by the principal components. The clustering confirmed the patterns of the principal component analysis results. |
| URI: | http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26726 |
| Appears in Collections: | Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional |
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