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https://hdl.handle.net/20.500.12177/4987
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.advisor | Owono Owono, Luc Calvin | - |
dc.contributor.author | Olinga Mbala, Gaspard Freidy | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-17T15:58:37Z | - |
dc.date.available | 2021-09-17T15:58:37Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12177/4987 | - |
dc.description.abstract | Les infections microbiennes sont de nos jours un problème de santé publique mondiale. Des médicaments sont synthétisés pour faire face à ces infections. Toutefois, une résistance aux antimicrobiens due entre autre à leur mauvais usage, à la mutation génétique bactérienne, à la propagation interpersonnelle des microbes résistants aux médicaments y est observée et pousse de nombreux scientifiques à s’y pencher afin d’apporter une réponse adéquate. Le processus de recherche et de découverte du médicament jusqu’à sa mise sur le marché étant long et onéreux, les techniques de simulations assistées par ordinateur parmi lesquelles le docking sont sollicitées pour une compréhension appropriée. Dans ce travail et ce à l’aide du docking nous avons bâti un modèle QSAR avec pour coefficient de corrélation 𝑹𝟐 =𝟎.𝟕𝟕 et pour équation 𝒑𝑰𝑪𝟓𝟎𝒑𝒓é =−𝟎.𝟐𝟐𝟎𝟔𝑺−𝟏.𝟕𝟗𝟒𝟔 | fr_FR |
dc.format.extent | 51 | fr_FR |
dc.publisher | Université de Yaoundé I | fr_FR |
dc.subject | QSAR | fr_FR |
dc.subject | Docking moléculaire | fr_FR |
dc.subject | Ligand | fr_FR |
dc.subject | Anti-inflammatoire | fr_FR |
dc.subject | Protéine | fr_FR |
dc.title | Modèle qsar servant à la prédiction de l’activité anti- inflammatoire des molécules | fr_FR |
dc.type | Thesis | - |
Collection(s) : | Mémoires soutenus |
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