Docking Studies of Pakistani HCV NS3 Helicase: A Possible Antiviral Drug Target
Notice bibliographique
Résumé
The nonstructural protein 3 (NS3) of hepatitis C virus (HCV) helicase is believed to be essential for viral replication and has become an attractive target for the development of antiviral drugs. The study of helicase is useful for elucidating its involvement in positive sense single-stranded RNA virus replication and to serve as templates for the design of novel antiviral drugs. In recent years, several models have been proposed on the conformational change leading to protein movement and RNA unwinding. Some compounds have been recently reported to inhibit the helicase and these include small molecules, RNA aptamers and antibodies. The current study is designed to help gain insights for the consideration of potential inhibitors for Pakistani HCV NS3 helicase protein. We have cloned, expressed and purified HCV NS3 helicase from Pakistani HCV serum samples and determined its 3D structure and employed it further in computational docking analysis to identify inhibitors against HCV genotype 3a (GT3a),including six antiviral key molecules such as quercetin, beta-carotene, resveratrol, catechins, lycopene and lutein. The conformation obtained after docking showed good hydrogen bond (HBond) interactions with best docking energy for quercetin and catechins followed by resveratrol and lutein. These anti-helicase key molecules will offer an alternative attraction to target the viral helicase, due to the current limitation with the interferon resistance treatment and presences of high rate of resistance in anti-protease inhibitor classes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».