The Influence of 150-Cavity Binders on the Dynamics of Influenza A Neuraminidases as Revealed by Molecular Dynamics Simulations and Combined Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Neuraminidase inhibitors are the main pharmaceutical agents employed for treatments of influenza infections. The neuraminidase structures typically exhibit a 150-cavity, an exposed pocket that is adjacent to the catalytic site. This site offers promising additional contact points for improving potency of existing pharmaceuticals, as well as generating entirely new candidate inhibitors. Several inhibitors based on known compounds and designed to interact with 150-cavity residues have been reported. However, the dynamics of any of these inhibitors remains unstudied and their viability remains unknown. This work reports the outcome of long-term, all-atom molecular dynamics simulations of four such inhibitors, along with three standard inhibitors for comparison. Each is studied in complex with four representative neuraminidase structures, which are also simulated in the absence of ligands for comparison, resulting in a total simulation time of 9.6 µs. Our results demonstrate that standard inhibitors characteristically reduce the mobility of these dynamic proteins, while the 150-binders do not, instead giving rise to many unique conformations. We further describe an improved RMSD-based clustering technique that isolates these conformations--the structures of which are provided to facilitate future molecular docking studies--and reveals their interdependence. We find that this approach confers many advantages over previously described techniques, and the implications for rational drug design are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».