Simposio Internacional de Ciencias Farmacéuticas
SICF
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jueves 25noviembre 2021
Presentación del Simposio Internacional de Ciencias FarmacéuticasDr.C. Leisy Nieto Reyes y Dr.C. María Elisa JorgeSOBERANA: experiencia innovadora del desarrollo químico-farmacéutico cubanoDra. Dagmar García RiveraMarco legal en Cuba para la fabricación de vacunas. Actualidad y retosM. Sc. Biorkys Yáñez ChamizoSesión de DebateDr.C. María Elisa Jorge RodríguezRECESOTiempo de recesoTecnología DELOS-susp para la obtención de liposomas con propósitos vacunalesProf. María del Carmen Luzardo LorenzoSesión de Pósters digitalesMSc.Mirleida Santos MarceloFarmacovigilancia de la terapia trombolítica con estreptoquinasa recombinante, en pacientes con Infarto Agudo del Miocardio.Dra. María Elisa Jorge Rodríguez -
viernes 26noviembre 2021
Presentación de las sesiones SICFLiliana Vicet MuroHerramienta in silico para bioexenciónDr. Miguel Angel Cabrera PérezEstudio experimental y computacional de carga y liberación de 5-fluorouracilo por nanogeles pH-sensibles.Adrian Alejandro Ges NaranjoEfecto de extractos etanólicos de las partes aéreas de Adelia ricinella L frente al daño oxidativo en eritrocitos humanos.MsC. Clara Azalea Berenguer RivasSesión de DebateLiliana Vicet MuroSesión de Pósters digitalesMSc.Mirleida Santos MarceloFORMULACION DE UN JARABE DE CAPRARIA BIFLORA L.Miguel Angel Alba de ArmasEstudio del servicio de formulación dispensarial en farmacias comunitarias de Santa ClaraDr. Mirtha Mayra González Bediacompounded medication descriptive study. estudio descriptivo formulaciones magistrales formulaciones oficinales fuentes de información information sources legislación legislation magistral formulas medicamentos dispensariales officinal formulas organizaciones profesionales professional organizationsUn modelo de consenso basado en un conjunto de datos altamente desbalanceados para clasificar la actividad antileishmanialPh. D. Aliuska Morales HelgueraPredicción ADME con KNIME: Modelo consenso de bosques aleatorios basado en algoritmos recursivos para la predicción de la solubilidad acuosaProf. Gabriela Falcón Canoquantitative structure-property relationship (qspr); knime; aqueous solubility; adme; machine learning; random forest; supervised recursive selection relación cuantitativa estructura-propiedad (qspr); knime; solubilidad acuosa; absorción-distribución-metabolismo-excreción (adme); aprendizaje automático; bosque aleatorio; selección recursiva supervisadaCertificación exhaustiva de la producción de furvina mediante la modelación computacional de los parámetros de control de calidadMsC. Orlando Roberto Alvarez Gonzalez