QSAR моделирование острой нейротоксичности ряда органических растворителей по отношению к грызунам

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf html html (English) Supplementary Supplementary (English)
Опубликован: Jul 9, 2018
DOI: https://doi.org/10.18097/BMCRM00019
Ключевые слова:
острая нейротоксичность QSAR HYBOT

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

В.Ю. Григорьев
Институт физиологически активных веществ РАН, 142432, Черноголовка Московской обл., Северный проезд, 1
О.Е. Раевская
Институт физиологически активных веществ РАН, 142432, Черноголовка Московской обл., Северный проезд, 1
А.В. Ярков
Институт физиологически активных веществ РАН, 142432, Черноголовка Московской обл., Северный проезд, 1
О.А. Раевский
Институт физиологически активных веществ РАН, 142432, Черноголовка Московской обл., Северный проезд, 1

Аннотация

На основе анализа литературных данных разработаны регрессионные модели острой сублетальной нейротоксичности 47 органических растворителей по отношению к крысам и мышам. Для проведения исследования использованы методы линейной регрессии, случайного леса и опорных векторов. Наилучшая точность и предсказательная способность получена при использовании линейных регрессионных уравнений, включающих в качестве независимых параметров поляризуемость, сумму положительных атомных зарядов, сумму протоноакцепторных дескрипторов и дипольный момент. Для входящих в уравнение параметров имеется ясная физико-химическая интерпретация.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Григорьев V., Раевская O., Ярков A., & Раевский O. (2018). QSAR моделирование острой нейротоксичности ряда органических растворителей по отношению к грызунам. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 1(3), e00019. https://doi.org/10.18097/BMCRM00019
Выпуск
Том 1 № 3 (2018)
Раздел
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Библиографические ссылки

  1. Mironov, A. N., & Bunatyan, N. D. (2012). Guidelines for conducting pre-clinical trials of medicinal products. Part one. Moscow: Grif and K, 237–238. ISBN 978-5-9901447-1-2
  2. Makhaeva, G. F., Radchenko, E. V., Baskin, I. I., Palyulin, V. A., Richardson, R. J., Zefirov, N. S.(2012). Combined QSAR studies of inhibitor properties of O-phosphorylated oximes toward serine esterases involved in neurotoxicity, drug metabolism and Alzheimer's disease. SAR QSAR Environ. Res., 23(7-8), 627–647. DOI
  3. Mager, P. P. (1982). Structure neurotoxicity relationships applied to organophosphorus pesticides. Toxicol. Lett., 11(1-2), 67–71. DOI
  4. Sanz, P., Flores, I.C., Soriano, T., Repetto, G.,Repetto, M. (1995). In vitro quantitative structure-activity relationship assessment of pyrrole adducts production by γ-diketone-forming neurotoxic solvents. Toxicology in Vitro, 9(5), 783–787. DOI
  5. Lapenna, S., Fuart-Gatnik, M. and Worth A. (2010). Review of QSAR Models and Software Tools for predicting Acute and Chronic Systemic Toxicity. EUR – Scientific and Technical Research series. DOI
  6. Frantik, E., Hornychova, M. and Horvath, M. (1994). Relative Acute Neurotoxicity of Solvents: Isoeffective Air Concentration of 48 Compounds Evaluated in Rats and Mice. Environ. Res., 66(2), 173-185 DOI
  7. Cronin, M. T. D. (1996). Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis of the acute sublethal neurotoxicity of solvents. Toxicology in Vitro, 10(2), 103 – 110. DOI
  8. Estrada, E., Molina, E. and Uriarte, E. (2001). Quantitative Structure-Toxicity Relationships Using Tops-Mode. 2. Neurotoxicity of a Non-Congeneric Series of Solvents. SAR QSAR Environ. Res., 12(5), 445-459. DOI
  9. Moser, V. C. (2011). Functional Assays for Neurotoxicity Testing. Toxicol. Pathol., 39(1), 36–45. DOI
  10. Raevsky, O. A., Grigor’ev, V. Yu. , Trepalin, S. V. (1999). HYBOT (Hydrogen Bond Thermodynamics). Russian State Patent Department (registration number № 990090).
  11. Raevskii, O. A., Trepalina, E. P. & Trepalin, S. V. (2000). Slipper: A new program for calculating solubility, lipophilicity, and liposome penetrability. Pharm. Chem. J., 34(1), 33-36. DOI
  12. Osipov, O. A., Minkin, V. I., & Garnovskii, A. D. (1971). Handbook of Dipole Moments. Vysshaya Shkola, Moscow, 180.
  13. Forsythe, J., Malcolm, M., & Mowler, C. Computer Methods of Mathematical Calculations [Russian translation], Mir, Moscow (1980). Google Scholar, 210.
  14. Program RRforest. Retrieved May 05, 2018 from http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/reg_examples/RFR.f
  15. Support Vector Machine aplication written in fortran 90. Retrieved May 05, 2018 from https://github.com/jbcolme/fortran-ls-svm
  16. OECD principles for the validation, for regulatory purposes, of (quantitative) structure-activity relationship models. Retrieved May 05, 2018 from http://www.oecd.org/dataoecd/33/37/37849783.pdf
  17. Tropsha, A., Gramatica, P. and Gombar, V. K. (2003). The Importance of Being Earnest: Validation is the Absolute Essential for Successful Application and Interpretation of QSPR Models. QSAR Comb. Sci., 21(1), 69–77. DOI
  18. Netzeva, T. I., Pavan, M., and Worth, A. P. (2008). Review of (Quantitative) Structure–Activity Relationships for Acute Aquatic Toxicity. QSAR Comb. Sci., 27(1), 77-90. DOI
  19. Escher, B. I., and Hermens, J. L. M. (2002). Modes of Action in Ecotoxicology: Their Role in Body Burdens, Species Sensitivity, QSARs, and Mixture Effects. Environ. Sci. Technol., 36(20), 4201-4217. DOI
  20. Devillers, J. and Devillers, H. (2009). Prediction of acute mammalian toxicity from QSARs and interspecies correlations. SAR QSAR Environ. Res., 20(5-6), 467-500. DOI
  21. Raevskii, O. A. and Grigor’ev, V. Yu. (1999). Lipophilicity of organic compounds: a quantitative description based on the concepts of polarizability and acceptor ability to hydrogen bond formation. Pharm. Chem. J., 33(5), 274-277. DOI
  22. Markizova, N. F., Grebenyuk, A. N., Bašarin, V. A., & Bonitenko, E. J. (2004). Spirty: Toksikologia dlja vračej. Voenno-Medicinskaja Akademie, Sankt-Peterburg.