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dc.contributor.advisorPinto Esparza, Henry Paúl-
dc.contributor.authorPuga Montesdeoca, Fabián Aníbal-
dc.date.accessioned2021-01-28T15:58:58Z-
dc.date.available2021-01-28T15:58:58Z-
dc.date.issued2020-11-
dc.identifier.urihttp://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/291-
dc.descriptionThe growing resistance developed by bacteria to antibiotics is a problem that involves every social stratum. Therefore, the development of new and effective anti-bacterial components is of vital importance for our society. Sesquiterpene Lactones (STL) are a group of secondary metabolites isolated from plants that have shown a wide spectrum of biological activities especially antibacterial activity against methicillin-resistant staphylococcus aureus (MRSA). Unfortunately, the experimental methods to study the effectiveness of plant-based antibiotics are expensive and time-consuming. In order to tackle these limitations in silico studies can be applied to accelerate the development of more efficient antibiotics. In this study, electronic structure calculations on 21 STL were performed to develop a model capable to predicting the antibacterial activity of new STL molecules. By using an optimal combination of density-functional tight-binding (DFTB) method and ab initio densityfunctional theory (DFT) calculations, we were able to calculate the most energetically favorable conformers, their atomic structure and physical-chemical properties. The quantum mechanically computed values were them combined using Quantitative Structure-Activity Relationship models considering experimental antibacterial activity. The developed QSAR model used different combinations of two descriptors. Preliminary results suggest that models that includes the HOMO and electronic energy correlates better the antibacterial activity. These results could allow reliable prediction of antibacterial activity for new compounds that belong to the STL family based on the DFT computed properties.es
dc.description.abstractLa creciente resistencia que desarrollan las bacterias a los antibióticos es un problema que afecta a todos los estratos sociales. Por tanto, el desarrollo de componentes antibacterianos nuevos y eficaces es de vital importancia para nuestra sociedad. Las Lactonas sesquiterpénicas (STL) son un grupo de metabolitos secundarios aislados de plantas que han mostrado un amplio espectro de actividades biológicas, especialmente actividad antibacteriana contra Staphylococcus aureus resistente a la meticilina. Desafortunadamente, los métodos experimentales para estudiar la efectividad de los antibióticos a base de plantas son costosos y requieren mucho tiempo. Para sobrepasar estas limitaciones, se pueden aplicar estudios computacionales para acelerar el desarrollo de antibióticos más eficientes. En este estudio, se realizaron cálculos de estructura electrónica en 21 STL para desarrollar un modelo capaz de predecir la actividad antibacteriana de nuevas moléculas de STL. Mediante el uso de una combinación óptima del método de funcional de densidad y tight-binding (DFTB) y cálculos de la teoría funcional de densidad ab initio (DFT), pudimos calcular los confórmeros más favorables energéticamente, su estructura atómica y propiedades físico-químicas. Los valores calculados usando mecánica cuántica se combinaron utilizando modelos Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) considerando la actividad antibacteriana obtenida experimentalmente. El modelo QSAR desarrollado utilizó diferentes combinaciones de dos descriptores. Los resultados preliminares sugieren que los modelos que incluyen el HOMO y la energía electrónica correlacionan mejor la actividad antibacteriana. Estos resultados podrían permitir una predicción confiable de la actividad antibacteriana para nuevos compuestos que pertenecen a la familia STL basándose en las propiedades calculadas por DFTes
dc.language.isoenges
dc.publisherUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectConformerses
dc.subjectDFTes
dc.subjectDFTBes
dc.subjectMethicillin-Resistant Staphylococcus Aureuses
dc.subjectxTBes
dc.subjectCRESTes
dc.subjectORCAes
dc.subjectDescriptorses
dc.titleIn Silico prediction of antibacterial activity of sesquiterpene lactones using density-functional theory and quantitative structure-activity relationship methodses
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeFÍSICO/Aes
dc.pagination.pagesxv, 66 páginases
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