Kimyo fakulteti

II.3.2. Deskriptorlarni hisoblaydigan maxsus programmalar

Deskriptorlarni hisoblaydigan maxsus programmalar tekin va tijorat guruhiga ajratib olsak , tekin programmalar quydagilar hisoblanadi

№	Dasturlar	Hususiyatlari
1	PaDEL	Molekulyar tavsiflovchi va barmoq izlarini hisoblash uchun ishlatiladi. Hozirda dastur 863 ta aniqlovchi (729 1D, 2D va 134 ta 3D-deskriptorlar) va 10 turdagi barmoq izlarini hisoblab chiqadi.
2	PowerMV	Bu statistik tahlil qilish, molekulyar ko'rish, identifikator yaratish va o'xshashlikni qidirish uchun Windows asosidagi dasturiy ta'minot.
3	JOELib / JOELib2	native value tavsiflovchilari va atom xossalari tavsiflovchilarini hisoblash uchun ishlatilishi mumkin.
4	CDK	Bu topologik, geometrik, zaryadga asoslangan va constitutional tavsiflovchilarni hisoblaydigan java asosidagi deskriptorlarni hisoblash vositasi.
5	ODDesripotrs	QSAR / QSPR modelini ishlab chiqish uchun molekulyar tavsiflovchini hisoblab chiqadigan Javaga asoslangan foydalanuvchi uchun qulay vosita.
6	MODEL	3778ta molekulyar tavsiflovchini quyidagi oltita toifadan hisoblaydi: konstitutsiyaviy tavsiflovchilar, elektron identifikatorlar, fizik kimyo xususiyatlari, topologik indekslar, geometrik molekulyar tavsiflovchilar va kvant kimyosi
7	Filter-it	Bu aniqlovchilarni hisoblash va dori-darmonga o'xshash molekulalarni filtrlash uchun ishlatiladi.
8	AFGen	Ushbu vosita kimyoviy vositalarning grafik xususiyatlarini hisoblashi mumkin. Bunga “include paths” (PF), “acyclic subgraphs” (AF) va “arbitrary topology subgraphs“(GF) grafik xususiyatlari kiradi.

Tijorat guruhiga kiradigan dasturlar

№	Dasturlar	Hususiyatlari
	Dragon	Dragon 6.0 eng so'nggi versiyasi molekulyar deskriptorlarni hisoblash uchun ishlatiladi. U 4885 molekulyar deskriptorchini hisoblab chiqadi.
	Vlife	bu yuqori mahsuldorlik moduli, bu keng deskriptorlar sinfini o'z ichiga oladi. Bu 1000 ga yaqin kimyoviy deskriptorlarni hisoblab chiqadi.
	PreADMET	PreADMET ver 2.0 so'nggi versiyasi - bu molekulyar deskriptorlarni hisoblash, giyohvandlikka o'xshashlikni bashorat qilish, ADME prognozi va toksikani bashorat qilish uchun ishlatiladigan veb-dastur.
	MOE	Bu SAR tahlilini va vizualizatsiyasini amalga oshirish uchun veb-vositadir. U 300 dan ortiq topologik, fizikaviy xususiyatlarni, strukturaviy deskriptorlarni hisoblab chiqadi.
	MOLGEN QSPR	Ushbu to'plamlar 708 arifmetik, topologik va geometrik deskriptorlarni hisoblab chiqadi.
	Sybyl	Ligandga asoslangan virtual skrining va Docking uchun ishlatiladigan yanada takomillashtirilgan dasturiy ta'minot to'plami.

ShulardanengmashxuriDragon (komersial) programmasihisoblanadi.Uningoxirgivarsiyasima’lumbo’lgandeskriptorlarninghammasinihisoblashimkoniyatiniberadi. Uning bepul variantida 1400-ga yaqin 18-ta kategoriyadagi

deskriptorlarni hisoblash mumkin (-Rasm).Yaratilgan deskriptorlar birikmalarning reaksion qobiliyati, fizik-kimyoviyxarakteristikalari va biologik faollikni matematik modellashda, yani miqdoriyjihatdan baholovchi matematik tenglamalar (modellar) tuzishda kengqo’llanilmoqda.

QSAR yoki QSPR sohasida 1 -chi bosqichda bir qator birikmalarningtajribada o’rganilgan faolligini yoki xossasini ifodalovchi kattaliklar uchundeskriptorlardan foydalangan holda matematik model tuziladi (-rasm).Biologik faollikni ko’rsatuvchi parametr sifatida IC₅₀ (inhibitoryconcentration), EC₅₀ (effective concentration) yoki ED₅₀(effective dose) olinishimumkin. Birikmalarning toksikologiyasi o’rganilayotgan bo’lsa LD₅₀ (lethal dose₅₀ ) olinadi. Bu kattaliklar 1/LogIC (1/LogED, 1/LogLD) holatiga o’girilganholda olinadi.

Modellar tuzish jarayonida modelning ishonchli bo’lishi muhim ahamiyatkasb qiladi. Ishonchli modellar olish uchun o’rganilayotgan birikmalarning 75-80

foizi tajriba guruhiga qolgan 20-25 foizi test guruhiga ajratiladi. Buning uchunumumiy birikmalar soni 40-dan ortiq bo’lishi tafsiya qilinadi.Aytaylik, bizda BF qiymatlariga ega 40-ta birikma bor. Uning 10-tasini(25%) test guruhiga ajratamiz. Qolgan 30-tasi asosida matematik model tuzamiz.

Model tuzish uchun maxsus BuildQsar programmasidan foydalanamiz (-rasm)

-Rasm. Modellar olishga mo’ljallangan BuilQsar programmasi

BuildQsar programmasida o’rganilayotgan 30-ta birikmaning BF kattaligi

(Log1/IC) Y[1] deb, deskriptorlar X[1 ] …X[n] belgilanadi. Programmaga

korrelyasi koeffisienti R₂ ≥ 0.7 bo’lgan, 1 -7 deskriptordan tarkib topgan modellarni top deb komanda berish mumkin. Shuni ta’kidlab o’tish kerakki, topiladigan modeldagi deskriptorlar soni o’rganilayotgan birikmalar soniga ko’ra ma’lum bir chegaraga ega. Topiladigan modeldagi maksimal deskriptorlar sonini (DS) birikmalar sonini (BS) 5-ga bo’lish orqali topiladi: DS=BS/5. Demak,

qaralayotgan 30-ta birikma uchun tanlanadigan modelda deskriptorlar soni 6-tadan

oshmasligi kerak (Y = X₁+X₂+X₃+X₄+X₅+X₆). Bitta, ikkita, uchta, to’rtta,

beshta va oltita deskriptorli modellar ichidan korrelyasiya koeffisienti (R₂) eng

yuqori bo’lganlari tanlab olinadi. Olingan modellar, test guruhidagi birikmalar

uchun hisoblangan deskriptorlarni ushbu modelga qo’yib bashorat qilingan

biologik faollik kattaligi aniqlanadi. Test guruhi birikmalari uchun tajribadanma’lum bo’lgan BF kattaligi va bashorat qilingan BF kattaligi orasidagi miqdoriybog’liqlik (R₂ test) aniqlanadi. Ushbu qiymat R₂ test ≥ 0.7 bo’lsa topilgan model ishonchi model sanaladi.