Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1102700

Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog učenja


Mikelić, Ana; Hrenar, Tomica
Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog učenja // Simpozij studenata doktorskih studija PMF-a: Knjiga sažetaka / Rončević, Sanda ; Barišić, Dajana (ur.).
Zagreb: Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Zagrebu, 2020. str. 130-130 (poster, domaća recenzija, sažetak, znanstveni)


CROSBI ID: 1102700 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog učenja
(Extensive molecular docking of quaternary quinuclidine derivatives into the active site of butyrylcholinesterase using machine learning)

Autori
Mikelić, Ana ; Hrenar, Tomica

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
Simpozij studenata doktorskih studija PMF-a: Knjiga sažetaka / Rončević, Sanda ; Barišić, Dajana - Zagreb : Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Zagrebu, 2020, 130-130

ISBN
978-953-6076-57-4

Skup
Simpozij studenata doktorskih studija PMF-a

Mjesto i datum
Zagreb, Hrvatska, 28.02.2020

Vrsta sudjelovanja
Poster

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
kvaterni kinuklidinski derivati ; molekularni doking ; ab initio molekularna dinamika ; strojno učenje ; analiza glavnih komponenti
(quaternary quinuclidine derivatives ; molecular docking ; ab initio molecular dynamics ; machine learning ; principal component analysis)

Sažetak
Ekstenzivne simulacije molekularnog dokinga kvaternih kinuklidinskih derivata provedene su izračunima ab initio molekularne dinamike za sustave koji su se sastojali od različitih kinuklidinskih derivata smještenih unutar aktivnog mjesta butirilkolinesteraze [1, 2]. Dobivene trajektorije sadrže sve informacije o načinima vezanja supstrata unutar aktivnog mjesta, ali da bi se mogle analizirati potrebno je reducirati njihovu dimenzionalnost. To je moguće: (a) selekcijom skupa koordinata potrebnih za opis molekularne dinamike supstrata unutar aktivnog mjesta i dodatno (b) tenzorskom dekompozicijom selektiranog skupa koordinata [3]. Pretragom tog dvostruko reduciranog prostora koordinata određeni su svi mogući konfiguracijski načini vezanja svakog od istraženih supstrata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze. Kriteriji za potpunost konfiguracijskog prostora određeni su on-the- fly primjenom strojnog učenja na prostoru struktura uzorkovanih simulacijama ab initio molekularne dinamike. Za svaki supstrat određene su i potrebne duljine trajanja simulacija da bi se dobili potpuni konfiguracijski prostori i potrebna dimenzionalnost reduciranog prostora. Za odabrane Michaelisove komplekse provedene su QM/QM optimizacije geometrije te su izračunane Gibbsove energije vezanja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija



POVEZANOST RADA


Projekti:
HRZZ-IP-2016-06-3775 - Aktivnošću i in silico usmjeren dizajn malih bioaktivnih molekula (ADESIRE) (Hrenar, Tomica, HRZZ - 2016-06) ( POIROT)

Ustanove:
Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb

Profili:

Avatar Url Ana Mikelić (autor)

Avatar Url Tomica Hrenar (autor)


Citiraj ovu publikaciju

Mikelić, Ana; Hrenar, Tomica
Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog učenja // Simpozij studenata doktorskih studija PMF-a: Knjiga sažetaka / Rončević, Sanda ; Barišić, Dajana (ur.).
Zagreb: Prirodoslovno-matematički fakultet, Sveučilište u Zagrebu, 2020. str. 130-130 (poster, domaća recenzija, sažetak, znanstveni)
Mikelić, A. & Hrenar, T. (2020) Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog učenja. U: Rončević, S. & Barišić, D. (ur.)Simpozij studenata doktorskih studija PMF-a: Knjiga sažetaka.
@article{article, year = {2020}, pages = {130-130}, keywords = {kvaterni kinuklidinski derivati, molekularni doking, ab initio molekularna dinamika, strojno u\v{c}enje, analiza glavnih komponenti}, isbn = {978-953-6076-57-4}, title = {Ekstenzivni molekularni doking kvaternih kinuklidinskih derivata u aktivno mjesto butirilkolinesteraze primjenom strojnog u\v{c}enja}, keyword = {kvaterni kinuklidinski derivati, molekularni doking, ab initio molekularna dinamika, strojno u\v{c}enje, analiza glavnih komponenti}, publisher = {Prirodoslovno-matemati\v{c}ki fakultet, Sveu\v{c}ili\v{s}te u Zagrebu}, publisherplace = {Zagreb, Hrvatska} }
@article{article, year = {2020}, pages = {130-130}, keywords = {quaternary quinuclidine derivatives, molecular docking, ab initio molecular dynamics, machine learning, principal component analysis}, isbn = {978-953-6076-57-4}, title = {Extensive molecular docking of quaternary quinuclidine derivatives into the active site of butyrylcholinesterase using machine learning}, keyword = {quaternary quinuclidine derivatives, molecular docking, ab initio molecular dynamics, machine learning, principal component analysis}, publisher = {Prirodoslovno-matemati\v{c}ki fakultet, Sveu\v{c}ili\v{s}te u Zagrebu}, publisherplace = {Zagreb, Hrvatska} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font