Molecular docking and comparative molecular similarity indices analysis of estrogenicity of polybrominated diphenyl ethers and their analogues
Notice bibliographique
Résumé
Molecular docking and three-dimensional quantitative structure-activity relationships (3D-QSAR) were used to develop models to predict estrogenicity of polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), para-hydroxylated polybrominated diphenyl ethers (para-HO-PBDEs), and brominated bisphenol A compounds to the human estrogen receptor alpha (hERalpha). Based on the molecular conformations developed from the molecular docking, predictive comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) models were developed. The results of CoMSIA modeling with region focusing included were: leave-one-out (LOO) cross-validated coefficient q(2)(LOO) = 0.722 (all 26 compounds), q(2)(LOO) = 0.633 (the training set, 20 compounds), q(2)(LMO, two groups) = 0.520 +/- 0.155 (26 compounds), q(2)(LMO, five groups) = 0.665 +/- 0.068 (26 compounds), predictive r(2), r(2)(pred) = 0.686 (the test set, 6 compounds), and Q(2)(EXT) = 0.678. The 3D-QSAR can be used to infer the activities of compounds with similar structural characteristics. The interaction mechanism between compounds and the hERalpha was explored. Hydrogen bonding of the compound with Glu353 in the hERalpha is an important determinant of the estrogenic activity of para-HO-PBDEs and brominated bisphenol A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».