Insilico Analysis and Docking of Tacrine and Donepezil Derivatives Targeting Histamine-N-Methyltransferase and Acetyl Cholinesterase Protein Respectively for Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease is characterized by loss of neurons and synapses in the cerebral cortex and certain sub cortical regions. The earliest observable symptoms are often mistakenly thought to be ‘age-related’ concerns, or manifestations of stress. As the disease advances, symptoms include confusion, irritability and aggression, long-term memory loss. Two drugs specifically approved for treating Alzheimer's disease were Tacrine and Donezepil. Tacrine mainly inhibit the histamine-N-methyltransferase protein which block the histamine transmission. Donepezil inhibit the acetyl cholinesterase which degrades the acetylcholine transmitter. In this study, computational methods are used to design novel tacrine and donepezil derivatives and evaluated them for interaction with the Histamine-N-methyltransferase protein and acetyl cholinesterase protein respectively through insilico analysis by using Hyperchem 8.0, Gold 3.01 docking software. The result of the docking studies shows that ligands of T3 and D3 with R -CH2CH3 are having highest binding affinity.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».