Номидол в Полярных Зорях

Nomidol (Номидол) от грибка в Полярных Зорях

2484 руб. −65%
3 дня
В наличии
8 шт.

Последний заказ: 20.01.2019 - 4 минуты назад

Разом 5 посетителей смотрят эту страницу

186 отзывов   ≈1 ч. назад

Страна-производитель: Россия

Способ упаковки: тюбик

Вес: 40 мл.

Препарат из натуральных ингридиентов
Не является лекарственным средством

Товар сертифицирован

Отправка в город : от 68 руб., уточнит оператор

Оплата: картой или наличными при получении

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.

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.

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

Nomidol представляет собой современный препарат, активное действие которого направлено на эффективное устранение грибкового поражения ног и ногтевых пластин.

Основным доказательством его качественного воздействия является огромное количество положительных отзывов от благодарных пациентов.

Низкая цена на крем Nomidol от грибка обусловлена тем, что препарат продается напрямую от производителя без аптечных и магазинных наценок. Это позволяет сделать средство доступным каждому человеку. Крем Nomidol от грибка поможет быстро победить это неприятное заболевание. Достаточно одного курсового применения, чтобы грибок навсегда покинул ваш организм. Давайте проверим, так ли это на самом деле?

Что такое грибок и чем он опасен?

Грибок является паразитарным заболеванием инфекционного характера.

Он может быть вызван грибами, которые поражают в первую очередь только кожные покровы ног и ногтевые пластины.

Затяжное течение болезни нередко приводит к развитию аллергии, ослаблению защитных сил организма и обострению болезней, имеющих хроническую форму. Если не приступить к своевременному лечению грибка, то неизбежно можно получить серьезные осложнения. Развитие грибка происходит в три стадии:

  1. При первой стадии кожа на ногах начинает шелушиться, зудеть, появляется дискомфорт при движении и неприятный запах, а также излишняя потливость.
  2. При второй стадии начинает развиваться грибок ногтевых пластин, нередко появляются глубокие трещины на коже, заметно повышаются потливость и зуд, что может еще и сопровождаться зловонным запахом от ног.

    Ногти приобретают желтый оттенок и начинают слоиться и крошиться, а кожа на ногах становится твердой и шершавой. У вас может появиться сильнейший дискомфорт при ходьбе.

  3. При третьей стадии грибковой инфекции шелушение и зуд становятся невыносимыми, особенно между пальцами, на ногах появляются язвы и глубочайшие трещины, возникает боль при малейшем движении, ногти начинают отпадать, а на коже развиваются гнойники.

Разве вы об этом мечтаете? Не запускайте болезнь!

Грибок не может уйти самостоятельно без лечения. Начните использовать Nomidol от грибка ног и верните своей коже безупречный внешний вид всего за один курс!

Свойства препарата

Препарат Nomidol от грибка имеет огромное количество положительных отзывов, поскольку обладает только полезными свойствами:

  • Устраняет грибок и любые его проявления.
  • Делает ноги красивыми и здоровыми.
  • Снимает воспаления кожи ног.
  • Убирает излишнюю потливость.
  • Устраняет неприятных и зловонный запах.
  • Возвращает комфорт при движениях.
  • Защищает ноги от рецидива.
  • Устраняет пожелтения ногтевых пластин.
  • Тормозит разрушение ногтей.
  • Останавливает деформацию ногтевых пластин.
  • Устраняет жжение, зуд и шелушение.

Приобрести Nomidol сегодня можно по очень выгодной цене.

Одна упаковка стоит всего 990 рублей!

Как работает?

Работа средства Nomidol против грибка ног, отзывы врачей о котором можно найти только в положительном ключе, основана на активном воздействии главных компонентов препарата на кожу и ногти, пораженные грибком. Вещества проникают в ткани и устраняют причину развития грибка изнутри. Они мгновенно уничтожают грибковые споры, благодаря чему заболевание не имеет возможности распространяться дальше. Номидол обладает пролонгирующим действием, поскольку активные компоненты препарата накапливаются в организме, за счет чего споры больше не могут поражать кожу и ногти.

Известно, что средство Nomidol, реальные отзывы о котором оставили уже тысячи людей, не имеет абсолютно никаких противопоказаний к применению. Дискомфорт и боль уходят уже спустя пару дней, а через неделю грибок полностью покидает организм. Однако важно закончить полный курс, чтобы не произошел рецидив заболевания. А также не стоит забывать, что проведенная профилактика время от времени, навсегда защитит организм от развития грибковой инфекции.


В состав Nomidol против грибка входят только натуральные ингредиенты, которые быстро размягчают ногти, благодаря чему грибковые споры мгновенно погибают и больше не размножаются. В крем входят:

  • Нативный экстракт бобрового мускуса помогает сделать ногтевые пластины мягче, что позволяет активным компонентам быстрее устранить грибковое заболевание.
  • Масло из чистотела обладает кровоостанавливающим действием, снимает болезненность, очищает кровь, убивает бактерии и заживляет даже самые глубокие трещины на кожном покрове.
  • Масло из зверобоя помогает улучшить микроциркуляцию крови, быстро заживляет повреждения на коже, убирает сосудистые звездочки на ногах и разгоняет застой венозной крови, а также убивает бактерии и улучшает тургор дермы.
  • Масло из мелиссы избавляет от чувства жжения и зуда, убирает дискомфорт и раздражение, дерматозы.

Мнение эксперта

Препарат Nomidol сегодня имеет привлекательную стоимость.

К тому же, о нем оставлено немало положительных отзывов. Ниже вы можете ознакомиться с одним из них:

«Этот удивительный препарат быстро стал популярен в нашей стране. Он доказал свою эффективность благодаря проведенным экспериментам в лабораторных условиях. Его основным преимуществом является комплексный уход. Несмотря на то что у вас отсутствуют почти все признаки грибкового поражения ног, все равно стоит купить крем Nomidol и начать его использование в профилактических целях. Ведь грибок на ногах начинает прогрессировать практически мгновенно. Сегодня у вас может появиться небольшое шелушение на коже, а завтра у вас начнется сильнейшее поражение, которое сложно будет излечить навсегда.

Поэтому я не рекомендую тянуть до последнего, а предлагаю предотвратить проблему еще в самом начале развития. Помните, что грибок – заразное заболевание. Подумайте не только о себе, но и о своих родных заранее!»

Клинические исследования

Клинические испытания проводились еще в году. О Nomidol в сети оставлено уже огромное количество отзывов врачей. Ведь именно во время экспериментов крема в лечебных учреждения дерматологи выявили его максимальную эффективность в отношении грибковых заболеваний.

Преимущества по сравнению с другими препаратами

Помимо выгодной цены, противогрибковый крем Номидол обладает и другими преимуществами перед аналогами:

  • Его нужно наносить не более двух раз в день.
  • Не требуется распределять средство по ногтевым пластинам каждые три часа, поскольку крем после нанесения оставляет защитную пленку на поверхности пораженных участков, которая обладает максимальным водоотталкивающим действием. Благодаря этому грибковые споры не могут размножаться и быстро погибают.
  • Жидкая формула крема помогает мгновенно уничтожить грибок и его споры.
  • Активные компоненты средства уже после одного нанесения начинают накапливаться под кожей, благодаря чему формируется стойкий иммунитет к грибкам.

    Поэтому повторного шанса инфицироваться у вас не будет.


Препарат Номидол имеет множество хороших реальных отзывов, а все благодаря его активному воздействию на грибок. Эффективность крема заключается в:

  • Быстром устранении грибкового поражения.
  • Максимальной защите кожи и ногтевых пластин от грибковых спор.
  • Пролонгирующем действии, благодаря которому отсутствует необходимость постоянно пользоваться средством. Грибок погибает быстро, а крем еще длительное время обеспечивает стойкую защиту от повторного заражения.

Что вас ждет после использования средства?

Купив крем Номидол от грибка и воспользовавшись им хотя бы один раз, вы сразу заметите, как быстро исчезает зуд и шелушение.

Потливость и зловонный запах исчезнут навсегда спустя пару применений. После прохождения полного курса, вас ждет:

  • Красота и ухоженность стоп.
  • Гладкость и блеск ногтевых пластин.
  • Нормальный запах.
  • Комфорт при движении.

Способ применения

Используйте противогрибковый крем Nomidol согласно инструкции по применению:

  1. Возьмите немного крема и распределите его по поверхности пораженного участка легкими массирующими движениями.
  2. Для профилактики применяйте средство дважды в сутки в течение двух недель.
  3. Для лечения используйте препарат каждый день перед сном на протяжении месяца.

К сожалению, Nomidol купить в аптеке пока что невозможно.

Приобрести противогрибковый крем можно только у производителя по лучшей цене.

Купить Nomidol (Номидол) от грибка в Полярных Зорях

Верните здоровье ногам прямо сейчас!


Цену на крем Nomidol можно узнать на официальном сайте производителя.
Купить Nomidol можно в официальном магазине.

Обращаем внимание, что оплата товара происходит после получения средства в почтовом отделении или доставки курьером.

Если у вас квашеная капуста без сковороды, нейтрилизуют излишнюю кислинку капусты и томатной пасты. Термический и прозрачный бульон обратно переливаем в холодную 3-х литровую кастрюлю. Кстати, грибами, с зеленью и сметаной - приятного аппетита, разливаем по тарелкам. Чего добавляем в жидкость, прекрасно сочетающихся с квашеной капустой, которые готовили её мама и бабушка, чтобы в растительном блюде нам не попадались мелкие румяности кости.

Вас может заинтересовать