Nomidol в Полярных Зорях

Скидка:
2 464 руб. −66%
Продлится:
3 дня
990 руб.
Заказать
Осталось
12 шт.

Последний заказ: 12.12.2018 - 1 минуту назад

Ещё 13 человек смотрят данный товар

4.85
87 отзыва   ≈1 ч. назад

Производитель: Россия

Тара: тюбик

Содержит: 40 мл.

Препарат из натуральных ингридиентов
Не является лекарством

Товар сертифицирован

Отправка в город : от 67 руб., уточнит оператор

Оплата: картой/наличными при выдаче на почте

Крем от грибка

Грибковое поражение стоп и ногтевых пластин является достаточно распространенной проблемой, которая может поразить любого человека, несмотря на пол и возраст, статус. В качестве причины подобного заболевания можно отметить некоторых возбудителей грибкового типа, которые успешно паразитируют на человеческом теле. Основная проблема таится в том, что если не начать правильное и своевременное лечение, то патология будет сильнее развиваться и провоцировать пагубные последствия. Если же возникает шелушение и зуд, жжение кожного покрова, отслоение ногтей и изменение цвета ногтей, то следует обратиться к дерматологу и приступить к терапии.

Главный нюанс в том, что терапия микозов не имеет положительного эффекта даже при длительном лечении, поэтому необходимо правильно подобрать средство.

На фоне некачественной терапии проявляются частые рецидивы, поэтому приходится повторять терапевтический курс. При этом необходимо будет потратить силы, время, а также немаленькие деньги. Порадовать может только то, что для борьбы с патологией разработан специальный инновационный препарат Nomidol, который позволит пройти полноценный лечебный курс.

Крем Номидол от грибка является инновационной разработкой современных ученых и дерматологов, который эффективно справляется с микозом ногтей и стоп.

Данный препарат не блокирует симптоматику, которая является причиной ужасного дискомфорта и зуда, он воздействует на саму причину недомогания. Эффективность крема подтверждена в ходе клинических исследований, были проведены соответствующие испытания, в ходе которых установлена безопасность и отменная результативность препарата. Что касается основных задач, с решением которых приходится сталкиваться препарату, то это следующее:

  • активное разрушение, повышенная ломкость ногтя;
  • чрезмерное шелушение и сухость эпидермиса;
  • развитие болезненных трещин, ранок на коже;
  • деформация оттенка, структуры формы ногтевой пластины;
  • наличие пятен белого цвета;
  • жжение и зуд, возникающие в поврежденных участках эпидермиса, что сигнализирует о микозной инфекции;
  • при запущенной стадии патологии возникает чувство онемения и покалывания;
  • кожный покров становится более плотным и ороговевшим.

Помимо этого, у крема имеется функция борьбы с чрезмерной потливостью и зловонным запахом, что является причиной сильного дискомфорта.

Подобные процессы способны провоцироваться одинаковыми грибками, которые активно размножаются на поверхности эпидермиса.

404 Not Found

Ощущения исчезают моментально после применения предложенного препарата, поэтому стоит приобрести Номидол в свою аптечку.

Относительно его безопасности и результативности, то они подтверждены в процессе клинических испытаний, имеются международные сертификаты качества. В составе препарат имеются экологически чистые и натуральные ингредиенты, поэтому отсутствуют побочные эффекты, разрешено использовать всем без половых и возрастных ограничений. Важно отметить, что у данного средства отсутствуют противопоказания, однако у некоторых может проявиться непереносимость в виде аллергической реакции.

Основные свойства

Предложенное революционное средство в области дерматологии владеет достаточно обширным спектром воздействия, может похвастаться некоторыми полезными свойствами, главными из них можно отметить такие:

  • полная ликвидация грибка на протяжении тридцати суток;
  • ножки приобретают ухоженный, опрятный и красивый внешний вид;
  • купируются воспалительные процессы, что является следствием поражения грибковой инфекции;
  • уменьшение чрезмерной потливости стоп, устранение зловонного запаха и дискомфорта по этому поводу;
  • комфортное движение без болевых ощущений;
  • предупреждение рецидива, что возможно благодаря формированию защитной пленки;
  • ликвидация желтизны и черноты пластины ногтя;
  • питание, смягчение и увлажнение эпидермиса;
  • торможение деформации формы ногтевой пластины;
  • ликвидация шелушения, жжения и зуда, покраснений;
  • помогает оберегать от неприятного процесса отслаивания ногтя;
  • борьба с такими признаками, как онемение и покалывание;
  • купирует локальные уплотнения, мозоли;
  • помогает заживлять трещин в складках между пальцев;
  • активизирует укрепление локального иммунитета.

Подобный тип воздействия революционного препарата в области дерматологии обусловлен достаточно глубоким и качественным проникновением в ткани, а это позволяет работать с внутренней стороны.

Важно отметить состав крема, который полностью натуральный и безопасный, он был подобран тщательно и грамотно. Интересно то, что активные ингредиенты действуют не только по одиночке, но и дополняют друг друга, выступая в роли катализатора. Перед применением средства с противогрибковым эффектом необходимо проконсультироваться с профильным специалистом, несмотря на безопасный и натуральный состав.

Состав

Преимущество препарата от микоза заключается в том, что его состав полностью натуральный и безопасный, наиболее активным являются следующие:

  • Вытяжка мускуса бобра.

    Помогает размягчать ногтевую пластину, обеспечивая быстрое проникновение к месту поражения;

  • Масло чистотела. Наблюдается кровоочистительное, ранозаживляющее, обезболивающее, антисептическое и кровоочистительное свойство;
  • Масло зверобоя. Улучшает процесс кровообращения, помогает регенерировать пораженные участки, предотвращая образование застоя в венах и формирование сосудистых звездочек. Данный ингредиент владеет антибактериальными свойствами;
  • Масло мелиссы. Осуществляет эффективное противостояние дискомфорту и чувству жжения, купирует дерматоз и раздражение эпидермиса.

Перечисленные ингредиенты являются основными в данном препарате, однако помимо них, в креме имеются второстепенные ингредиенты, а именно хрен и валериана, череда, чайный гриб, а также мать-и-мачеха.

Их комбинированное и сбалансированное взаимодействие помогает добиться быстрого, стойкого эффекта.

Инструкция по применению

Пользоваться противогрибковым средством достаточно легко, для этого необходимо выполнить следующее:

  • ноги вымыть с мылом в теплой воде, чтобы убрать все имеющиеся загрязнения;
  • просушить полотенцем, чтобы крем полноценно впитался;
  • понадобится немного препарата, которые наносится на поврежденные части тела, втереть плавными движениям в течение трех минут.

Применять данный революционный крем не чаще двух раз в день на протяжении одного месяца. Важно заметить, что этого рока будет достаточно для полного устранения проблемы, защиты от рецидива.

Противопоказания

Благодаря клиническим исследованиям было установлено, что у крема нет никаких противопоказаний.

Несмотря на высокую эффективность, препарат является стопроцентно безопасным для здоровья. Его можно использовать даже для терапии микоза среди детей.

Отзывы


Хорошо

Давно возникло желание написать отзыв об online-аптеке, благополучно решающей все мои проблемы со здоровьем.

Quick Overview

Честно говоря, все не доходили руки этим заняться, несмотря на то, что пользуюсь ее возможностями уже давно, а сервис реально очень хороший. Мой стаж сотрудничества с ним – уже шесть доставленных посылок. При этом все приобретения оказались успешными.

Разберем подробнее лучшие стороны предлагаемого сервиса. Удобство оформления. Больше всего нравится, когда интерфейс не вызывает никаких трудностей. Отсутствие регистрационной волокиты очень убыстряет оформление покупки. Всего лишь требуется вписать в поле свой телефонный номер для связи с консультантом.

Следующее важное достоинство (хоть, наверное, оно главное) – цена.

Думаю, для большинства сограждан это один из основных критериев при выборе. Я, как и многие, по мере возможностей стремлюсь экономить, и заказы в Интернете как раз этому содействуют. Нередко стоимость медицинских препаратов в онлайне бывает выгоднее, чем в городских заведениях, едва ли не вдвое. В описываемой мной веб-аптеке все тоже именно так. Очень хорошо, что благодаря такому сайту можно экономить на покупках, не рыская по всему городу в погоне за скидками и акциями.

Что еще важно? Выбор товаров широчайший. Порой бывает так, что редкое лекарство купить в оффлайне крайне сложно, приходится обойти множество аптек, и всё напрасно.

При онлайн-покупках все намного удобнее. Меня очень радует тот факт, что здесь одновременно и богатый ассортимент, и адекватные расценки.

Разумеется, никому не пожелаю болеть. Однако вдруг уж это случится, знайте, на каком сайте искать недорогие и действенные лекарственные средства.

Проблемы с сердцем

По мнению ученых-медиков, жалобы на сердце уже давно перестали говорить о душевном состоянии человека… Жизнь в мегаполисе, стрессы, неправильное питание, агрессивная экология настолько ослабили...

Иглоукалывание

Двухтысячелетний опыт традиционной китайской медицины в сочетании с новейшими научными методиками помогут вам быстро поправиться и окрепнуть телом и душой.

Акупунктура или иглоукалывание - это древнекитайский метод лечения...

Боли в спине

Важно понимать, что боли в спине являются симптомом и проявлением различных заболеваний, а не самим заболеванием. Обратите, пожалуйста, внимание на некоторые медицинские проблемы, которые могут вызвать...

Протрузия дисков

Протрузия диска – это дегенерация межпозвонкового диска со значительным снижением его высоты. С возрастом, природная эластичность межпозвонкового диска снижается, а нагрузки на позвоночник увеличиваются и накапливаются...

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. 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.

Find the good stuff

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

The pair : gives a feature (attribute) value: is an integer starting from 1 and is a real number (In the current study, can be , where 0→indicates feature is absent in the compound, and 1→indicates feature is present in the compound). 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

Посмотрите продукты