Browsing by Author "Abadalrahm, Afaf A. Salemn"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Acinetobacter baumannii OXPHOS inhibitörleri hakkında kuantum kimyasal ve QSAR çalışması
    (Kastamonu Üniversitesi, 2017) Abadalrahm, Afaf A. Salemn
    Bir pleomorfik aerobik gram negatif basil olan Acinetobacter baumannii, birçok antibiyotiğe dirençli hastanelerde bir salgına neden olan bir patojendir. Bir baumannii su organizmasıdır ve tercihan su ortamlarını kolonileştirmektedir. Bakteriyel kontaminasyon yara iyileşmesinin zayıflamasından kaynaklanmaktadır. Çözülmemiş bakteriyel enfeksiyonlar, yaranın kapanmasını inhibe eder ve alttaki dokuyu yok eder. Patojenik bakterilerin salgıladığı güçlü eksotoksinler ve proteazlar nedeniyle yaranın kapanmasını ve patojenik bakterilerin salgıladığı güçlü eksotoksinler ve proteazlar nedeniyle altta yatan dokuları yok eder Bu tezde, ATP formundaki enerji üretiminde önemli bir rol oynayan bakteriyel oksidatif fosforilasyon (OxPhos) sistemini seçici olarak hedefleyen bazı moleküllerin kuantum kimyasal özellikleri incelenmiştir. B3LYP yöntemi ile 6-311G` (d, p) ve 6-311 ++ G (2d, 2p) baz kümeleri ile yapılan kimyasal hesaplamalarla elde edilen en yüksek dolu moleküler orbital enerjisi (EHOMO), en düşük boş moleküler orbital enerjisi (ELUMO), Mulliken atomik yükler ve bağ uzunlukları değerlendirmiştir. Ayrıca global sertlik (), yumuşaklık (S), elektronegatiflik (), kimyasal potansiyel (), elektrıfilisite (ω) gibi tanımlayıcıların hesaplaması yapılmıştır. DRAGON yazılımını kullanarak, 3224 tanımlayıcılar, Geometrik,yapısal ve topolojik tanımlayıcılar atom merkezli parçalar, moleküler özellikler ve diğerleri orijinal değişkenler olarak hesaplanarak aktivite ile tanımlayıcılar aradında ilişki incelenmiştir.A.baumanii'ye karşı iyi bir antibakteriyel etki gösteren 1H-benzo[d]imidazoaul-2(3H)-imin alt türevlerınin kuantum kımyasal çalışmaları yapılarak moleküler yapı arasındaki ilişkiler 1 ila 12 arasındaki kimyasal bileşenler için doğrusal regresyon modeli kullanılarak yapılmış , 13 ila 29 arasındaki kimyasal bileşenler için ANNs yöntemi kullanılarak incelenmiştir.