Investigations on the mechanisms of interactions between matrix metalloproteinase 9 and its flavonoid inhibitors using a combination of molecular docking, hybrid quantum mechanical/molecular mechanical calculations, and molecular dynamics simulations
Notice bibliographique
Résumé
Many experimental studies have found that flavonoids can inhibit the activities of matrix metalloproteinases (MMPs), but the relevant mechanisms are still unclear. In this paper, the interaction mechanisms of MMP-9 with its five flavonoid inhibitors are investigated using a combination of molecular docking, hybrid quantum mechanical and molecular mechanical (QM/MM) calculations, and molecular dynamics simulations. The molecular dynamics simulation results show a good linear correlation between the calculated binding free energies of QM/MM−Poisson–Boltzmann surface area (PBSA) and the experimental −log(EC50) regarding the studied five flavonoids on MMP-9 inhibition in explicit solvent. It is found that compared with the MM−PBSA method, the QM/MM−PBSA method can obviously improve the accuracy for the calculated binding free energies. The predicted binding modes of the five flavonoid−MMP-9 complexes reveal that the different hydrogen bond networks can form besides producing the Zn−O coordination bonds, which can reasonably explain previous experimental results. The agreement between our calculated results and the previous experimental facts indicates that the force field parameters used here are effective and reliable for investigating the systems of flavonoid−MMP-9 interactions, and thus, these simulations and analyses could be reproduced for the other related systems involving protein−ligand interactions. This paper may be helpful for designing the new MMP-9 inhibitors having higher biological activities by carrying out the structural modifications of flavonoid molecules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».