Nomidol в Полярных Зорях

Скидка:
2 454 руб. −63%
Осталось:
3 дня
В наличии
4 шт.

Последняя покупка: 12.12.2018 - 4 минуты назад

Сейчас 9 читателей изучают эту страницу

4.98
167 отзыва   ≈1 ч. назад

Производитель: Россия

Упаковка: тюбик

Содержит: 40 мл.

Препарат из натуральных ингридиентов

Товар сертифицирован

Отправка в город : от 87 руб., уточнит оператор

Оплата: картой или наличными при получении на почте

Крем «Номидол» от грибка: состав, применение, где купить в Мурманске?

«Номидол» - это крем от грибка, который, благодаря своему инновационному составу, мигом поможет вам избавиться от этого крайне неприятного заболевания.

Существует множество средств, которые, якобы, помогут вам разобраться с грибком. Но что же на деле? Большинство из них оказываются крайне неэффективными, а люди, купившие их, попросту жалеют о столь высокой цене и выброшенных деньгах. К всеобщему счастью, на рынке появилось средство, которые дает фору всем аналогам, поскольку является крайне эффективным и быстродействующим  – речь, как вы уже могли догадаться, идет о креме «Nomidol».

Среди преимуществ, которые отличают его от аналогичных средств, можно отметить:

  • абсолютно натуральный состав – в составе «Номидола» не содержится химических компонентов, что делает его совершенно безопасным для организма;
  • комплексное воздействие – лечит и кожу, и слизистую, и ногти;
  • невероятная эффективность – после первого же использования крема вы ощутите результат: зуд пропадет, а вы сможете впервые за долгое время уснуть, не думая о том, что у вас что-то чешется;
  • профилактический эффект – помимо всего прочего, данное средство отлично подойдет для профилактики заболевания (это нужно в том случае, если вы, например, мылись с больным в одной ванной);
  • демократичная цена – цена на «Номидол» в Мурманске является по-настоящему демократичной, поэтому позволить его сможет себе каждый;
  • простота в применении.

Механизм действия крема от грибка

Чтобы понять, почему крем «Nomidol» является таким эффективным, сначала нужно ознакомиться с тем, как он действует.

Как только вы нанесете крем на кожу, то сразу почувствуете приятное ощущение прохлады, позволяющее забыть о зуде.

MODERATORS

Ноги начнут дышать, от чего вам будет до невозможного удобно. Дело в том, что крем создает защитную пленочку на коже и ногтях, а это способствует длительному сохранению эффекта.

Кроме того, крем проникает в глубинные слои коже, позволяя своим активным компонентом устранить первопричину возникновения болезни и запустить процессы регенерации.

Где купить крем от грибка Номидол в Мурманске?

К сожалению, купить Номидол можно далеко не в каждой аптеке города, поскольку данное средство является очень редким. Однако не стоит расстраиваться: его в избытке хватает в аптеках наших партнеров! Чтобы узнать, где конкретно можно купить данный крем, просто оставьте заявку на нашем сайте, наш консультант в скором времени свяжется с вами и даст всю необходимую информацию.

Состав препарата

В состав «Номидола» входят абсолютно натуральные компоненты, которые успешно заменяют вредоносные для организма антибиотики, используемые в аналогах, но осуществляют лечение гораздо надежнее. Вот основные из них:

  1. Масло чистотела. Данное масло эффективно борется с трещинами и ранками на коже, способствуя полной регенерации, а также является сильным антисептиком.
  2. Бобровый мускус. Размягчая поверхность ногтей, налаживает проникновение полезных веществ. Возвращает ногтям былой вид и структуру.
  3. Мелисса. Является сильным оружием в борьбе с зудом и жжением.
  4. Масло зверобоя. Благоприятно сказывается на кровотоке, очищая организм от микробов. Питает кожу.

Инструкция по применению

Данный крем очень прост в использовании.

Shipping Cost Table

Чтобы он подействовал эффективно, вам следует помыть ноги с мылом, а затем вытереть их с помощью полотенца.

Нанося средство, не рекомендуется сильно втирать его, ведь за счет своей структуры крем прекрасно впитывается, буквально за 3-6 минут. Курс лечения составляет месяц.

Противопоказания

Как мы уже упоминали, противогрибковый крем «Номидол» состоит исключительно из добытых естественным путем компонентов, а значит, он попросту не способен навредить организму и какие-либо противопоказания отсутствуют. Однако, если у вас имеется аллергическая реакция на компоненты крема, использовать воздержитесь от использования.

Грибок...

Что за жуткое заболевание?! Безостановочный зуд, порезы, корка, деформация ногтей... Все это доставляет ужасные дискомфорт, от которого невольно задумываешься: есть ли способ быстро от него избавиться? К счастью, есть! Решение - противогрибковый крем «Номидол»!

Compound dataset collected from ChEMBL (1.4 million compounds) and STITCH (82.8 million compounds) was checked for the possible anti-cancer activity. It is to be noted that each compound record in STITCH database does not correspond to a unique molecule, i.e. there could be more than one record representing different stereo-isomers for a single compound .

In the current study, we have considered each record as a separate compound for prediction of anti-cancer activity, and duplicate compounds were removed from the list of compounds predicted to be active anti-cancer compounds. This was done to optimize the memory requirement for the task of identifying duplicates in a large pool of compounds. In the current study, we have used two methods for prediction of anti-cancer activity of almost 84 million compounds, (i) CDRUG and (ii) a custom build support vector machine (SVM) classifier.

Benchmark Dataset.

Benchmark dataset prepared for prediction of anti-cancer activity by Li et al.

Sign up to get your own personalized Reddit experience

was used in the current study. This dataset is from the NCI-60 Developmental Therapeutics Program (DTP) project . The details of protocol used to create the benchmark dataset, can be found in primary published article .

The dataset consist of more than 18,000 compounds, divided into active and inactive anticancer compounds. The benchmark dataset can be downloaded from

CDRUG.

CDRUG is an analytical method for prediction of anticancer activity of chemical compound .

In the current study, we have downloaded and used the latest standalone version of CDRUG for anticancer activity prediction. This tool takes a list of SMILES string of query compounds as an input and generates ranked list consisting of various scores and p value. In the current study, we have considered the cutoff p value of ≤ 0.05, as criteria to select compounds with anticancer activity. The algorithmic details of CDRUG can be found in primary publication .

Support Vector Machine (SVM) Classifier.

In the current study, we have built SVM based model for the prediction of anticancer activity of chemical compound.

Support Vector Machines are a useful tool for data classification, which has found its application in wide range of domains including computational biology. We have used software LIBSVM (version 3.18) in our current study for SVM based classification. The SVM based classification task starts with the process of “model building”, in which data is divided into training and testing sets. Each instance in the training set contains one “target value” or “class label” (in our case it is either 1 or 0; where ‘1’ represents compound has anti-cancer activity and ‘0’, otherwise), and several “attributes” or “features”. The goal of SVM , is to rigorously build a model (based on instances from training data) which predicts the target values / class labels of the instances from test data, given only attributes in the test data.

In the current study, we selected ‘C-SVM’ (Multi-class classification) as SVM type, and radial basis function (RBF) as a kernel type for building anti-cancer activity prediction model. RBF kernel was chosen on the basis of its popularity, robustness, and the fact that other kernels available with LIBSVM are special cases of RBF under certain parameter , .

The process of classification with SVM involves following steps:

  1. Model building: In the current study, we have used benchmark dataset (see the section Benchmark Dataset) for building SVM prediction model.

    The rationale behind the selection of dataset common to that, used by CDRUG , was to compare prediction outcomes of two methods (CDRUG and SVM classifier) build from the same underlying dataset. The process of building model involves following sub-steps:

    1. Feature extraction of training compounds and transformation of feature vector into SVM input format.
    2. Cross validation based parameter estimation and building model with best parameters.
  2. Prediction of query compounds:
    1. Data processing of query compound(s).
    2. Prediction of anti-cancer activity of query compound(s).

Feature Extraction .

In the current study, the features were derived from the entities in the compound, which are responsible for defining its reaction mechanism, and are the contributing factor towards its activity. These entities can be of organic (i.e. ‘functional groups’) or inorganic (i.e. ‘metal ions’) in nature. Functional groups present in organic molecules had been used in the past to predict drug-target interaction networks , wherein authors had used 28 functional groups to characterize drugs. In addition to the functional group, metals also play a very important role in determining the activity of drugs, especially in the field of cancer drug, such as cisplatin, which can be regarded as a pioneer in the field of metal based anti-cancer drug .

The functional groups and metals present in a compound can be visualized as building block or substructure of a compound. SMARTS is a very powerful language for describing such molecular substructures . SMARTS strings are typically used for substructure searching, to identify molecules based on pattern matching, either a singular string or as a group of SMARTS strings. In the current study, we rigorously prepared SMARTS strings of over 300 functional groups (including common metallic forms found in various drugs). We have followed the guidelines given by Daylight , while preparing these SMARTS strings.

Features were extracted from the training compounds, from the Benchmark dataset . The dataset consist of over 18,000 compounds (positive- and negative-set) in SMILES format (refer to: ).

In the current study, we have used open-source python library Pybel for finding substructures encoded as a SMARTS string in a query compound. Python script was written to automate the task of matching the list of SMARTS stings against the benchmark dataset (Fig 2).

On reviewing the extracted features of all compounds (positive and negative dataset), we observed that many of the substructures from our initial list of SMARTS string were not present in either of the dataset (i.e.

Nomidol купить в Полярных Зорях

positive- or negative-set), and therefore, they were excluded from the further downstream analysis process. The final list of SMARTS strings along with corresponding representative substructure (functional groups or metal ion) consisted of 228 SMARTS strings, which can be found as online supplementary material–‘ ’ (see S5 Text). At the end of this exercise, we obtained feature matrix of dimension M Γ N matrix; where ‘M’ corresponds to the number of compounds in benchmark dataset and ‘N’ corresponds to number of features/substructures (i.e. 228) used to prepare feature vector of a compound.

This feature vector was transformed into a SVM format as given below:

.

.

.

Where, each line contains an instance and is ended by a '\n' character. The

Indices must be in ascending order .

Parameter Estimation and Model Building . The RBF kernel has two parameters C and γ; for a given prediction problem, the value of these parameters is not known beforehand, and therefore, some kind of parameter search has to be done to estimate values of these parameters. The main objective of parameter search is to find good ( C , γ), so that the prediction model will accurately predict activity of unknown compounds. Generally poorly optimized models tend to suffer with an overfitting problem, which refers to the condition when prediction model / classifier shows high accuracy with training data, but its accuracy drops drastically when used to predict unknown test data.

Cross-validation is a technique which is applied to overcome the overfitting problem. In n -fold cross-validation, training dataset is divided into n subsets of equal size. Sequentially one subset is tested using the model, trained on the remaining n -1 subsets. In this way, each instance of the whole training set is predicted once, so that, the cross-validation accuracy is the percentage of data which are correctly classified.

In the current study, we performed an exhaustive grid—search on C and γ using 5-fold cross-validation.

After feature extraction and data transformation of the benchmark dataset (see section Feature Extraction), we first did a coarse grid search for finding best C and γ using 5-fold cross-validation. We first started with coarse grid search with an exponentially growing sequence of C and γ ( C = 2−5, 2−4, 2−3…, 214, 215 and γ = 2−15, 2−14….24, 23), which gave us best parameters ( C = 22 and γ = 2−2) with cross-validation accuracy of 80.99% (Fig 3). The parameters with cross-validation accuracy of over 80.5% are distinctly marked with green color in grid space of Fig 3, we next focused on fine grid search in this region.

The fine grid search was conducted with a growing sequence of C and γ ( C = 2−1, 2−0.75, 2−50…25.50, 25.75, 26 and γ = 20, 2−0.75….2−4.50, 2−4.75, 2−5), which gave us best parameters ( C = 21.5 and γ = 2−1.5) with cross-validation accuracy of 81.18% (Fig 4).

Whole training set (i.e. the transformed benchmark dataset with feature vectors) was used for building a final classifier with the best parameters ( C = 21.5 and γ = 2−1.5). The intermediate files generated during grid search, along with final classifier ‘ cancer . model ’ can be found as online supplementary material ‘ ’ (S6 Text). In the current study, the classifier ‘ cancer . model ’ was used in the subsequent SVM based prediction of anticancer activity.

The exhaustive grid based parameter search was done with the help of the python script ‘ ’ available with LIBSVM package . Computationally grid search is memory and CPU intensive task, in a parallel mode, it took almost 10 days to complete this task in 4 GB Intel® Core i5 desktop installed with Linux operating system.

Prediction Process . The prediction of anticancer activity with SVM classifier ‘ cancer . model ’ for query compounds involves following steps:

  1. Read list of ‘n’ number of query compounds.
  2. Set initial index i = 1.
  3. Preparation of feature vector for ith query compound (as explained in section Feature Extraction).

    The feature vector Di for a ith query compound, would be a binary vector representing the presence or absence of functional group/substructure in a query compound.

  4. Check if ‘i’ is less than ‘n’, If yes then i = i+1 and go to step 3, else go to step 5.
  5. Transform feature matrix into SVM input format and save as file “ ”.
  6. Predict with the following command:
    1. ./svm-predict

Другие продукты