1,543 research outputs found
Multi-Target Spectral Moment QSAR vs. ANN for antiparasitic drugs against different parasite species
The 14th International Electronic Conference on Synthetic Organic Chemistry session Computational ChemistryThere are many of pathogen parasite species with different susceptibility profile to antiparasitic drugs. Unfortunately, almost QSAR models predict the biological activity of drugs against only one parasite species. Consequently, predicting the probability with which a drug is active against different species with a single unify model is a goal of the major importance. In so doing, we use Markov Chains theory to calculate new multi-target spectral moments to fit a QSAR model that predict by the first time a mt-QSAR model for 500 drugs tested in the literature against 16 parasite species and other 207 drugs no tested in the literature using spectral moments. The data was processed by Linear Discriminant Analysis (LDA) classifying drugs as active or non-active against the different tested parasite species. The model correctly classifies 311 out of 358 active compounds (86.9%) and 2328 out of 2577 non-active compounds (90.3%) in training series. Overall training performance was 89.9%. Validation of the model was carried out by means of external predicting series. In these series the model classified correctly 157 out 190, 82.6% of antiparasitic compounds and 1151 out of 1277 non-active compounds (90.1%). Overall predictability performance was 89.2%. In addition we developed four types of non Linear Artificial Neural Networks (ANN) and we compared with the mt-QSAR model. The improved ANN model had an overall training performance was 87%. The present work report the first attempts to calculate within a unify framework probabilities of antiparasitic action of drugs against different parasite species based on spectral moment analysisF. acknowledges the financial support from program Angeles Albariño and González-Díaz, H. acknowledges financial support of the Programme Isidro Parga Pondal both funded by the Xunta de Galicia and European Social Fund (ESF
Estudio de seguimiento de pacientes con insuficiencia cardiaca en atención primaria: efecto de factores asociados con ingresos hospitalarios y mortalidad
Antecedentes: La IC supone un importante problema de salud pública. El pronóstico de esta afección no es muy favorable, pero existen evidencias que las intervenciones desde AP podrían tener un impacto positivo en la supervivencia de los pacientes con IC. Objetivo: Describir la supervivencia de los pacientes con IC con seguimiento en AP y analizar los ingresos hospitalarios por IC. Diseño: Estudio observacional de una cohorte retrospectiva de pacientes mayores de 24 años con al menos 1 consulta en el año 2006 en centros de AP del área 7 de la Comunidad de Madrid seguidos a partir de la historia clínica electrónica. Los casos incidentes de IC fueron identificados y seguidos desde 2006 a 2010 o hasta su fallecimiento. Se realizó un análisis de supervivencia de Kaplan-Meier y de regresión multivariante de riesgos proporcionales de Cox. Se estudiaron las características de pacientes con y sin ingresos hospitalarios usando la técnica del PSM. Además, se compararon diferentes modelos de regresión para predecir factores asociados a la demanda de hospitalización. Resultados: Se identificaron 3.061 pacientes en una cohorte de 227.984. Su supervivencia fue del 65% respectivamente a los 5 años. Los factores asociados a mayor riesgo de mortalidad fueron la edad y tener diagnóstico de cardiopatía isquémica o de diabetes. Además, haber sido hospitalizado intensificaba el riesgo de mortalidad un 65%. Los factores con un efecto protector fueron ser mujer, no pensionista, haber recibido la vacunación de la gripe anualmente, tener prescritos IECAs, ARA-II o hipolipemiantes, así como que se le hubieran solicitado analíticas y radiografías en AP. Después de realizar el PSM las derivaciones a cardiología resultó tener un efecto protector. Los factores asociados a una mayor probabilidad de tener ingresos hospitalarios fueron tener diagnóstico de valvulopatías o diabetes, y estar en tratamiento con calcioantagonistas o IECAs. Haber tenido derivaciones a cardiología (IRR=0,86; 0,76-0,97) tuvo un efecto protector. Conclusiones: Los datos de los pacientes con IC seguidos en AP indican que su supervivencia es mejor que la obtenida en otros países, y que la presencia de patologías concomitantes como diabetes y valvulopatías está asociada a un incremento en el número de hospitalizaciones
Avanzar en el aprendizaje autónomo y social: integración de autoevaluación y evaluación por pares como herramientas de evaluación formativa
RM de cuerpo completo con secuencias de difusión para el estudio del cáncer ginecológico avanzado: Capacidad diagnóstica y predicción de la carga tumoral.
Los tumores malignos de origen ginecológico presentan diferentes vías de diseminación según su origen. Así, los cánceres de cuerpo y cérvix uterino se diseminan regionalmente de forma local y ganglionar y, de manera tardía, por el peritoneo como carcinomatosis peritoneal (CP). El cáncer de cérvix es el tumor ginecológico más frecuente en el mundo relacionado con el virus del papiloma humano (VPH), y el de cuerpo uterino lo es en países industrializados, en relación con factores de riesgo conocidos. El cáncer de ovario (CO) es la causa más frecuente de mortalidad en el cáncer ginecológico en países desarrollados.
La resección completa de la CP es el mejor factor pronóstico de supervivencia en CO avanzado. La técnica de elección para la evaluación de la cavidad abdominal es la tomografía computarizada (TC), aunque su capacidad diagnóstica para predecir el éxito de la citorreducción es limitada. La tomografía por emisión de positrones (PET/TC) es la técnica de elección en el estudio a distancia del cáncer de cérvix, aunque no lo es en el CO. La CP se muestra como focos de elevada señal en las secuencias de difusión (DW) en resonancia (RM). Objetivos:
Comparar la técnica de la RM de cuerpo completo con imágenes potenciadas en difusión con supresión del fondo (whole-body DW imaging with background suppression MRI (WB-DWIBS/MRI) con los hallazgos quirúrgicos y su confirmación histológica.
Estudiar la correlación de la carga total tumoral predicha con la WB-DWIBS/MRI, esto es, Peritoneal Cancer Index (PCI) + Retroperitoneal Cancer Index (RCI), en comparación con la obtenida con la cirugía y con el CA125, marcador tumoral del CO.
Determinar la capacidad diagnóstica y la capacidad de predicción de la carga tumoral quirúrgica predicha siguiendo la metodología PCI descrita por Sugarbaker para la CP.Valorar la capacidad diagnóstica y la capacidad de predicción de la carga tumoral ganglionar mediante la técnica RCIde forma análoga al PCI.pre-print7985 K
Estudio de seguimiento de pacientes con insuficiencia cardiaca en atención primaria: efecto de factores asociados con ingresos hospitalarios y mortalidad
Antecedentes: La IC supone un importante problema de salud pública. El pronóstico de esta afección no es muy favorable, pero existen evidencias que las intervenciones desde AP podrían tener un impacto positivo en la supervivencia de los pacientes con IC. Objetivo: Describir la supervivencia de los pacientes con IC con seguimiento en AP y analizar los ingresos hospitalarios por IC. Diseño: Estudio observacional de una cohorte retrospectiva de pacientes mayores de 24 años con al menos 1 consulta en el año 2006 en centros de AP del área 7 de la Comunidad de Madrid seguidos a partir de la historia clínica electrónica. Los casos incidentes de IC fueron identificados y seguidos desde 2006 a 2010 o hasta su fallecimiento. Se realizó un análisis de supervivencia de Kaplan-Meier y de regresión multivariante de riesgos proporcionales de Cox. Se estudiaron las características de pacientes con y sin ingresos hospitalarios usando la técnica del PSM. Además, se compararon diferentes modelos de regresión para predecir factores asociados a la demanda de hospitalización. Resultados: Se identificaron 3.061 pacientes en una cohorte de 227.984. Su supervivencia fue del 65% respectivamente a los 5 años. Los factores asociados a mayor riesgo de mortalidad fueron la edad y tener diagnóstico de cardiopatía isquémica o de diabetes. Además, haber sido hospitalizado intensificaba el riesgo de mortalidad un 65%. Los factores con un efecto protector fueron ser mujer, no pensionista, haber recibido la vacunación de la gripe anualmente, tener prescritos IECAs, ARA-II o hipolipemiantes, así como que se le hubieran solicitado analíticas y radiografías en AP. Después de realizar el PSM las derivaciones a cardiología resultó tener un efecto protector. Los factores asociados a una mayor probabilidad de tener ingresos hospitalarios fueron tener diagnóstico de valvulopatías o diabetes, y estar en tratamiento con calcioantagonistas o IECAs. Haber tenido derivaciones a cardiología (IRR=0,86; 0,76-0,97) tuvo un efecto protector. Conclusiones: Los datos de los pacientes con IC seguidos en AP indican que su supervivencia es mejor que la obtenida en otros países, y que la presencia de patologías concomitantes como diabetes y valvulopatías está asociada a un incremento en el número de hospitalizaciones
QSAR & Network-based multi-species activity models for antifungals
The 11th International Electronic Conference on Synthetic Organic Chemistry session Computational ChemistryThere are many pathogen microbial species with very different antimicrobial drugs susceptibility. In this work, we selected pairs of antifungal drugs with similar/dissimilar species predicted-activity profile and represented it as a large network, which may be used to identify drugs with similar mechanism of action. Computational chemistry prediction of the biological activity based on quantitative structure-activity relationships (QSAR) susbtantialy increases the potentialities of this kind of networks avoiding time and resources consming experiments. Unfortunately, almost QSAR models are unspecific or predict activity against only one species. To solve this problem we developed here a multi-species QSAR classification model, which outputs were the inputs of the above-mentioned network. Overall model classification accuracy was 87.0% (161/185 compounds) in training, 83.4% (50/61) in validation, and 83.7% for 288 additional antifungal compounds used to extent model validation for network construction. The network predicted has 59 nodes (compounds), 648 edges (pairs of compounds with similar activity), low coverage density d = 37.8%, and distribution more close to normal than to exponential. These results are more characteristic of a not-overestimated random network, clustering different drug mechanisms of actions, than of a less useful power-law network with few mechanisms (network hubs)Gonzalez-Díaz H. acknowledges contract/grant sponsorship from the Program Isidro Parga Pondal of the “Dirección Xeral de Investigación y Desenvolvemento” of “Xunta de Galicia”. This author also acknowledges two contracts as guest professor in the Department of Organic Chemistry, Faculty of Pharmacy, University of Santiago de Compostela, Spain in 2006. The authors thank the Xunta de Galicia (projects PXIB20304PR and BTF20302PR) and the Ministerio de Sanidad y Consumo (project PI061457) for partial financial suppor
Unify QSAR approach to antibacterial activity of organic drugs against different species
The 10th International Electronic Conference on Synthetic Organic Chemistry session Bioorganic Chemistry and Natural ProductsThere are many different kinds of pathogen bacteria species with very different susceptibility profile to different antibacterial drugs. One limitation of QSAR models are the biological activity of drugs against only one bacteria species. In previous paper we develop one unified Markov model to describe the biological activity of different drugs tested in the literature against some of the antimicrobial species. Consequently predicting the probability with which a drug is active against different bacteria species with a single unify model is a goal of the major importance. This work develops one unified Markov model to describe the biological activity of more than 70 drugs tested in the references against to 96 bacteria species. Linear Discriminant Analysis (LDA) classifying drugs as active or non-active against the different tested bacteria species processed the data. The model correctly classifies 199 out of 237 active compounds (83.9%) and 168 out of 200 non-active compounds (84%). Overall training predictability was 84% (367 out of 437 cases). Validation of the model was carring out by means of external predicting series, classifying the model 202 out 243, 83.13% of compounds. In order to show how the model function in practice a virtual screening was carring out recognizing the model as active 84.5%, 480 out of 568 antibacterial compounds not used in training or predicting series. The present is an attempt to calculate withing a unify framework probabilities of antibacterial action of drugs against many different speciesAuthors thank projects PXIB20304PR and BTF20302PR from Xunta de Galiza for partial financial suppor
Prediction of Neurological Enzyme Targets for Known and New Compounds with a Model using Galvez's Topological Indices
The 18th International Electronic Conference on Synthetic Organic Chemistry session Computational ChemistryAlzheimer's Disease (AD), Parkinson, and other neurodegenerative diseases are a major health problem nowadays. In this sense, the discovery of new drugs for neurodiseases treatment is a goal of the major importance. Public databases, like ChEMBL, contain a large amount of data about multiplexing assays of inhibitors of a group of enzymes with special relevance in central nervous system. Mono Amino Oxidases (MAOs), Acetyl Cholinesterase (AChE), Glycogen Synthase Kinase-3 (GSK-3), AChE (AChE), and 5α-reductases (5αRs). This data conform an important information source for the application of multi-target computational models. However, almost all the computational models known focus in only one target. In this work, we developed mt-QSAR for inhibitors of 8 different enzymes promising in the treatment of different neurodiseases. In so doing, we combined by the first time the software DRAGON with Moving Average parameters with this objective. The best DRAGON model found predict with very high accuracy, specificity, and sensitivity >90% a very large data set >10000 cases in training and validation series. We also report experimental results about the assay of several 7
Poe, Baudelaire and Mallarmé (in the birth of the modern poem)
La recepción de la obra de Poe en la Europa de las décadas centrales del siglo XIX es particularmente cálida y fructífera en autores como Baudelaire y Mallarmé. Baudelaire descubre en 1847 a Poe, con el que se sintió profundamente identificado y a partir de ese momento realiza diversas traducciones. Mallarmé aprendió inglés para leer mejor y traducir la parte de la obra del escritor norteamericano que Baudelaire no había traducido, y siempre será su
gran referencia. Les atraerá el Poe del virtuosismo intelectual, el del contraste entre la claridad lógica y el misterio siniestro, el autor que se aleja de las posiciones románticas y se acerca a la modernidad. Se han escrito diversos trabajos sobre esta influencia de Poe en estos poetas franceses y sobre el protagonismo que estos tuvieron en la recepción de la obra y el ideario del bostoniano, y en esta ocasión se vuelve sobre estas cuestiones para alumbrar
detalles de interés y para hacer nuevas precisiones, en especial el hecho de que los textos y las ideas de Poe son comentadas, tamizadas y enriquecidas por las posiciones de Baudelaire y Mallarmé y todo ello constituye un cuerpo textual de particular relevancia que nos habla de la naturaleza de la poesía, de la esencia misma de los elementos transferibles e intransferibles de la poesía, de los problemas de su traducción y de la modernidad de la obra poética.The reception of Poe’s
work in mid-nineteenth century Europe was especially warm from authors like Baudelaire and
Mallarmé. In 1847, Baudelaire discovered Poe, profoundly identified with him, and began
translating several of his texts. Mallarmé, on the other hand, learned English to better read and
translate the part of the American author’s work that Baudelaire had not translated, and kept
him always as his reference. Both were attracted by Poe’s intellectual virtuosity, his contrasting
clarity of logic and sinister mystery, and his journey away from romanticism and into modernism.
Much has been written about Poe’s influence on these French poets, and the relevant role they
played in the reception of the work and ideas of the Bostonian, and this essay revisits the
subject to illuminate interesting details and to make new precisions, in particular the fact that
Poe’s works and ideas are commented and enrichened by Baudelaire and Mallarmé’s points of
view, and all this forms a textual body of unusual relevance, in which there is a permanent
discussion and analysis on the nature of poetry, on the essence of the elements of poetry, on the
difficulties of translation, and on the modern concept of the poetic work
15 años de alfabetización en información: investigación internacional recogida en LISA, ERIC y SSCI entre 1990 y 2005
Se presenta el alcance de la investigación internacional en Alfabetización en Información (ALFIN)entre los años 1990 y 2005 a partir del análisis de las publicaciones recogidas en tres de las principales bases de datos internacionales que cubren el tema: LISA, ERIC y SSCI. Se ha analizado la actividad investigadora del periodo, la tipología documental, idioma, autores más productivos y revistas más
utilizadas. Por otro lado, y a través de una metodología de análisis de contenido, se han categorizado los trabajos de los diez autores más productivos, encontrando en ellos la progresión temática lógica
de un área en desarrollo. Otros resultados indican el predominio de trabajos anglosajones así como el incremento exponencial de la producción a lo largo del periodo estudiadoPublicad
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