СИНТЕЗ И АНАЛИЗ НЕКОТОРЫХ N-АРОМАТИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДНЫХ 4-ОКСОПИРИМИДИНА


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проведен предварительный прогноз возможной биологической активности некоторых соединений производных 4-оксопиримидина с помощью компьютерной программы PASS. Установлено, что они должны обладать противовоспалительной, бенздиазепиновой, анальгезирующей, гипотензивной, ноотропной активностью. Метод молекулярного докинга (Autodock 4,0) позволил смоделировать взаимодействие производных 4-оксопиримидина с ГАМК, дофаминовым и бенздиазепиновыми рецепторами. На основании полученных данных спрогнозированы структуры N-ароматических производных 4-оксопиримидина. Производные 4-оксопиримидина получили реакцией циклоконденсации N-ацил-β-кетамидов с ароматическими аминами. Синтезировано пять соединений. С помощью ИК-, УФ и ЯМR-H'-спектров предположительно установлена их структура, а также некоторые физические и оптические параметры. Разработана методика количественного спектрофотометрического определения двух синтезированных соединений и проведена ее валидационная оценка.

Об авторах

Т. Ю Арчинова

Пятигорский медико-фармацевтический институт - филиал ГБОУ ВПО ВолгГМУ Минздрава России, г. Пятигорск

И. П Кодониди

Пятигорский медико-фармацевтический институт - филиал ГБОУ ВПО ВолгГМУ Минздрава России, г. Пятигорск

Email: kodonidiip@mail.ru

Е. А Масловская

Пятигорский медико-фармацевтический институт - филиал ГБОУ ВПО ВолгГМУ Минздрава России, г. Пятигорск

Email: Maslovskaya.EK@yandex.ru

Список литературы

  1. Глушко, А.А. Изучение количественной связи структура-дофаминоблокирующая активность в ряду производных 4-оксопиримидина с использованием метода молекулярного докинга / А.А. Глушко, И.П. Кодониди // Разработка, исследование и маркетинг новой фармацевтической продукции: сб. науч. тр. - Пятигорск, 2008. - Вып. 63. - С. 234-238.
  2. Компьютерное предсказание биологической активности химических веществ, виртуальная хемогеномика [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// scipeople.ru/publication(65745).
  3. Филимонов Д.А. Компьютерное прогнозирование спектра биологической активности соединений по их структурной формуле: система PASS // Эксперим. клинич. фармакология. - 1995. - Т.58, №2. - С. 56.
  4. Automated Docking Using a Lamavckian Genetic Algorithm and Empirical Binding Tree Energy Function / G.M. Morris, D.S. Goodsell, R.S. Halliday et al. // G. Computational Chemistry. - 1998-V.19. - P. 1639-1662.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Арчинова Т.Ю., Кодониди И.П., Масловская Е.А., 2015

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».