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Enregistrement W2762594184 · doi:10.24870/cjb.2017-a27

Homology modelling and docking studies on Neuraminidase enzyme as a natural product target for combating influenza

2017· article· en· W2762594184 sur OpenAlexvenueno aff
Nisha Singh, Ramesh Chandra

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuraminidaseDocking (animal)Natural productHomology modelingEnzymeComputational biologyChemistryNeuraminidase inhibitorVirologyBiologyBiochemistryMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza remains to be dreadful with yearly epidemics and sudden pandemic outbreaks causing significant mortality, even in nations with the most advanced health care systems. Thus, there has been a long-standing interest to develop effective and safe antiviral agents to treat infected individuals. Attempt to identify suitable molecular targets as antiviral compounds have focused recently on the influenza virus neuraminidase (NA), a key enzyme in viral replication [1]. In this research, virtual screening was done on a total of 600 natural compounds from 22 ethno medicinal Indian herbs for activity against neuraminidase enzyme exploiting representative protein conformations selected from molecular dynamics simulations. Neuraminidase enzyme sequences from different existing strains available on National Center of Biotechnology Information [2] (NCBI) protein database were aligned using Clustal W [3] and CLC workbench 10 [4] to find the conserved residues. Neuraminidase protein sequence from H1N1 strain available on NCBI was used to structure 3D target model predicted against dataset from Protein data bank using modeller [5]. The target model was validated on different parameter at SAVES Server [6]. Using this target model a pharmacophore model was developed using ligand based strategy exploiting the three known inhibitors. The docking parameters were validated by redocking Zanamivir to its co-complex 2009 H1N1 NA crystal structure (PDB ID: 3TI5) generating best pose with a RMSD value of 0.7543 A°. This model was then used for in silico analysis of a library of natural compounds from 22 ethno medicinal Indian herbs known to have antiviral activity taken downloaded from PubChem database and selected on the basis of drug likeliness. All the compounds were docked in the binding pocket of neuraminidase. Top compounds having binding affinity better than or comparable to the control drug Zanamivir were selected and analyzed for their ADME and toxicity. Their binding pattern in the 150 loop was studied along with their interaction with the active site conserved residues. Electrostatic interactions were the main driving force in the binding affinity of the potential inhibitors. These hit compounds will provide direction for further in- vivo and in -vitro validation and may play an important role in finding novel Neuraminidase inhibitors against influenza.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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