Novel enzyme inhibiting natural products from medicinally important plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural products derived from plants, marine organisms and microorganisms exhibit interesting anti-microbial, anti-viral, and anti-inflammatory activities. These bioactivities make natural products an important source for the discovery of new pharmaceutical agents, and more than 60% of the drugs available on the market are of natural product origin. One of the aspects of drug discovery process is the identification of small molecules with enzyme-inhibiting activities. Enzymes are essential to human life, mediating biochemical processes including metabolism, cellular signal transduction, cell cycling, and development. Malfunction in these biochemical systems often leads to disease that can be caused either by the dysfunction, overexpression, or hyper-activation of the enzymes involved. An understanding of diseases at the molecular level has provided several enzyme inhibitors in clinics. For instance, galanthamine, a potent acetylcholinesterase (AChE) inhibitor, is used to treat Alzheimer's disease. In-vitro enzyme inhibition assays can easily be performed in any natural product chemistry lab in order to discover lead compounds against various biological targets. For instance, glutathione S-transferase (GST) inhibitors have applications in overcoming the drug resistance problems in cancer and parasite chemotherapy. Fatty acid synthase inhibitors are used to discover anti-malarial, anti-parasitic, anti-TB and anti-fungal compounds. We are involved in discovering new enzyme inhibitors from medicinally important plants. These efforts have resulted in the identification of a few novel AChE, GST and α-glucosidase inhibitors. During this presentation, structure elucidation of these new enzyme inhibitors and their bioactivity data will be discussed. Additionally, results obtained from structure-activity relationship studies will also be presented.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle