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dc.creatorHeberlé, Graziela-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4753369Z7por
dc.contributor.advisor1Azevedo Junior, Walter Filgueira de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723433Y4por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:51:05Z-
dc.date.available2011-04-20-
dc.date.issued2011-01-27-
dc.identifier.citationHEBERLÉ, Graziela. Estudo in silico de inibidores de SIRT1. 2011. 124 f. Tese (Doutorado em Biologia Celular e Molecular) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2011.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5387-
dc.description.resumoA natureza como fonte de inspiração provou ter grande impacto benéfico no desenvolvimento de novas metodologias computacionais. Neste cenário, análises de interações entre uma proteína alvo e um ligante podem ser simuladas por algoritmos inspirados biologicamente (BIA). Neste trabalho, os algoritmos inspirados biologicamente, especialmente algoritmos evolutivos, são aplicados a simulações de docking molecular, que podem ser usadas na busca de novos fármacos. Estes algoritmos de docking foram aplicados a sirtuínas, que compõem uma importante família de proteínas - desacetilases dependentes de NAD - que regulam o silenciamento genético, inibição transcricional, estabilidade cromossômica, ciclo de divisão celular e apoptótico e resposta célular a agentes causadores de danos no DNA. Essas proteínas tem sido alvos moleculares emergentes no desenvolvimento farmacêutico de medicamentos para o tratamento de doenças humanas. Em função da importância estrutural das proteínas, neste trabalho foi realizada a modelagem por homologia molecular de SIRT1 humana, utilizando-se a estrutura cristalográfica de Sir2 de Thermotoga maritima como modelo. Além disso, foi aplicado o procedimento de virtual screening para a SIRT1 modelada contra duas bases de dados. Uma foi baseada em estruturas derivadas da nicotinamida e outra composta por moléculas da Sigma-Aldrich. Com base nos resultados obtidos no virtual screening, foram utilizados os acoplamentos com valores mais baixos de energia livre de ligação (Plant Score) para a seleção das melhores moléculas. Foi empregada a Similarity Ensemble Approach Tool (SEA), uma abordagem estratégica para analisar as relações entre as estruturas e a atividade farmacológica. Os resultados indicam que algumas moléculas apresentaram alta afinidade com a SIRT1, sugerindo novos inibidores de SIRT1, e essas moléculas mostram um elevado número de referências de atividades farmacológicas. Nossos resultados sugerem novos compostos inibidores de SIRT1 que apresentam potencial aplicação terapêuticapor
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:51:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 430842.pdf: 2935464 bytes, checksum: 65b5bce8dd872e39bf663fce3ac30b27 (MD5) Previous issue date: 2011-01-27eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/16281/430842.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Biociênciaspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecularpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectBIOLOGIA MOLECULARpor
dc.subjectBIOTECNOLOGIA - FÁRMACOSpor
dc.subjectMOLÉCULASpor
dc.subjectPROTEÍNASpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOLOGIA GERALpor
dc.titleEstudo in silico de inibidores de SIRT1por
dc.typeTesepor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular

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