Computational Study of Triterpenoids of Ganoderma lucidum with Aspartic Protease Enzymes for Discovering HIV-1 and Plasmepsin Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Rapid resistance development of HIV-1 and Plasmodium falciparum parasite requires discovery of more potent new drugs. Aspartic protease enzymes expressed by HIV-1 and P. falciparum could be used as important drug targets. The catalytic site is located at the bottom of a cleft in the enzyme surface and consists of triad Asp25, Thr26, Gly27. Important aspartic acids are Asp32 and Asp215. Aspartic proteases are inhibited by pepstatin-A, a naturally occurring peptide containing two statins, which replace the amino acids. The hydroxyl group of the statin binds tightly to the catalytically-active aspartic acid residues in the active site of protease, thereby mimicking the transition state of the peptide cleavage. Previous study proved that ganoderiol-F, a triterpenoid isolated from the stem of Ganoderma sinense showed higher affinity towards HIV-1 protease (binding energy= -11.40 kcal/mol and Ki= 4.68 nM) than to plasmepsin I (binding energy= -9.96 kcal/mol and Ki= 50.94 nM). In this paper, computational studies of G. lucidum triterpenoids with aspartic protease enzymes of HIV-1 and plasmepsin I, were performed using AutoDock 4.2. Nelfinavir and KNI-10006 were used as the standards for HIV-1 protease and plasmepsin I, respectively. The four triterpenoids are able to interact with both enzymes. Ganoderat acid-B showed the best affinity to HIV-1 protease (binding energy= -7.49 kcal/mol and Ki= 0.001 mM) which is better than nelfinavir. Furthermore, the best affinity to Plasmepsin I is showed by ganodermanondiol (binding energy= -7.14 kcal/mol and Ki= 0.005 mM which is better than KNI-10006. According to the values of binding energy and inhibition constant, triterpenoids of G. lucidum could be developed further as both anti-HIV and anti-malaria.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».