Molecular dynamics and combined docking studies for the identification of Zaire ebola virus inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
specifically has the highest fatality rate amongst other species. There is a need for continuous effort towards having therapies, as a single licensed treatment to neutralize the EBOV is yet to come into reality. This present study virtually screened the MCULE database containing almost 36 million compounds against the structure of a Zaire Ebola viral protein (VP) 35 and a consensus scoring of both MCULE and CLCDDW docking programs remarked five compounds as potential hits. These compounds, with binding energies ranging from -7.9 to -8.9 kcal/mol, were assessed for predictions of their physicochemical and bioactivity properties, as well as absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) criteria. The results of the 50 ns molecular dynamics simulations showed the presence of dynamic stability between ligand and protein complexes, and the structures remained significantly unchanged at the ligand-binding site throughout the simulation period. Both docking analysis and molecular dynamics simulation studies suggested strong binding affinity towards the receptor cavity and these selected compounds as potential inhibitors against the Zaire Ebola VP 35. With respect to inhibition constant values, bioavailability radar and other physicochemical properties, compound A (MCULE-1018045960-0-1) appeared to be the most promising hit compound. However, the ligand efficiency and ligand efficiency scale need improvement during optimization, and also validation via in vitro and in vivo studies are necessary to finally make a lead compound in treating Ebola virus diseases. Communicated by Ramaswamy H. Sarma.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».