Desarrollo de modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú
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2023Autor(es)
Acuña Guzman, Victor Anderson
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Desarrolla modelos QSAR para la predicción de la permeabilidad aparente en células Caco-2 de productos naturales provenientes de la biodiversidad del Perú. El modelamiento QSAR es un enfoque alternativo para predecir la permeabilidad aparente. Para el estudio, se desarrolla 6 modelos QSAR para predecir la
permeabilidad aparente en células Caco-2, donde el modelo SVM-RF-GBM muestra la mejor capacidad predictiva. Se genera una base de datos de 516 productos naturales de la biodiversidad del Perú clasificados en 6 vías
metabólicas que fueron obtenidos de 59 especies. Finalmente, se predijo la
permeabilidad aparente de 516 productos naturales, y se realizaron análisis
posteriores a 502 compuestos que se encontraban dentro del dominio de
aplicabilidad. Se encuentra que 338 compuestos presentan una alta permeabilidad
aparente y, en consecuencia, una alta absorción intestinal.
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