Cross-talk between amino acid residues and flavonoid derivatives: insights into their chemical recognition
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is a general consensus that flavonoids exert their antioxidant activity through their ability to interact with a broad range of proteins, enzymes and transcription factors rather than acting as conventional hydrogen-donating antioxidants. For this, the effect of different chemical groups of the conjugated flavonoid metabolites is apparently playing a pivotal role. Yet, many questions concerning the relevant molecular mechanisms still remain open. It is therefore crucial to gain a deeper insight into the amino acid residue-flavonoid interaction. Here we show extensive theoretical thermodynamic data and structural characteristics of the interaction of chalcone, genistein, epigallocatechin gallate, and quercetin and some of its metabolites with amino acid residues. By correlating (a) the binding energies of flavonoids-amino acid residues, (b) the hydrophobicity of amino acids, and (c) the abundance of amino acid residues in the binding sites of proteins, we can conclude that flavonoids appear to be strongly bonded to only few charged hydrophilic amino acids in the protein pockets, and rather weakly bonded to the majority of amino acid residues in the binding sites. This finding strongly impacts the understanding of the chemical recognition of flavonoids and their metabolites in their interaction with proteins and would contribute to a better design of further experimental studies. Particularly, the amino acids Phe, Leu, Ile and Trp seem to play a crucial role in the dynamics of flavonoid ligands in the binding sites of proteins.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».