Return to search

In silico methodologies for the design of functional foods that can prevent cardiovascular diseases

La indústria alimentària incorpora als aliments extractes d’origen natural rics en molècules bioactives amb la finalitat de convertir-los en aliments funcionals, és a dir, que tinguin propietats beneficioses per a la salut més enllà del seu valor nutricional. Un dels principals reptes és millorar l'eficiència en la selecció de nous compostos bioactius per accelerar el desenvolupament de nous aliments funcionals. Les tècniques computacionals, com ara el cribratge virtual, poden exercir un paper essencial en la fase inicial del descobriment de noves substàncies bioactives. Durant la tesi s’han desenvolupat i validat diferents protocols de cribatge virtual per a IKK-2 i 11-HSD1 (dianes involucrades en inflamació crònica), els quals han permès trobar compostos i extractes d’origen natural amb propietats anti-inflamatòries. Aquests compostos bioactius poden ser de gran utilitat com a additius en l’alimentació funcional, ja que poden presentar activitat semblant a la dels fàrmacs emprats en el tractament de malalties cardiovasculars. / One of the main challenges in nutrigenomics is improving the efficiency of the selection (which is currently time consuming and expensive) of new bioactive compounds in order to expedite the development of new functional foods. Computational techniques, such as virtual screening, may play an essential role in accelerating the early stages of the discovery of new bioactive substances by efficiently searching for compounds that could activate or inhibit a known target. So, by modulating specific target functions in the body, molecules that act as IKK-2 or 11β-HSD1 inhibitors have beneficial physiological effects that can be of interest for preventing, retarding and/or reversing the metabolic syndrome. Because of their anti-inflammatory properties, natural extracts that contain these molecules have a promising role as ingredients in new functional foods. Therefore, this PhD thesis will focus on the development of virtual screening workflows that predict natural products that can inhibit both targets.

Identiferoai:union.ndltd.org:TDX_URV/oai:www.tdx.cat:10803/33626
Date28 April 2011
CreatorsSala Argüello, Esther
ContributorsPujadas Anguiano, Gerard, Universitat Rovira i Virgili. Departament de Bioquímica i Biotecnologia
PublisherUniversitat Rovira i Virgili
Source SetsUniversitat Rovira i Virgili
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Format206 p., application/pdf
SourceTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

Page generated in 0.0024 seconds