A mechanistic study of anti-HIV activities of antifungal peptides
Notice bibliographique
Résumé
HIV patients are constantly at risk of developing internal fungal infection and are thus regularly prescribed antifungal medications. Several classes of antifungal agents have been developed to combat ever increasing cases of resistant strains of fungi. Azoles, despite being the most popular clinical choice, are not devoid of side effects. Many antimicrobial peptides have also been tested in search of safe, nontoxic antifungals but none succeeded as a commercial alternative. Recent research attempts show continued interest in these compounds and the complexities associated. Some experimental observations indicate involvement of these antimicrobial peptides in enhancing the efficacy of anti-HIV agents. We present here an intertwined approach to deal with two fatal diseases, internal fungal infection and HIV infection. Several naturally occurring antimicrobial peptides have been studied for their possible interaction with the viral RNA primer binding site (template) through interactions other than the base pair – base pair type. Peptides have been prepared and docked into viral template utilizing extra precision, flexible ligand docking. Implicit solvent was added around the complex and MMGBSA interaction energies were computed. Druggability aspects were explored by calculating ADME-related properties. A peptidomimetic compound has been strategically designed to introduce some druggability features in the peptide maintaining its viral template inhibition capability. The designed peptidomimetic lead compound may help in obtaining nontoxic anti-HIV agents in the future. This is the first study to suggest a plausible explanation for the anti-HIV activity of antifungal peptides at the molecular level and corroborate experimental findings of synergistic effects of these peptides on anti-HIV agents.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».