Investigation of the anti-TB potential of selected propolis constituents using a molecular docking approach
Notice bibliographique
Résumé
Human tuberculosis (TB), caused by Mycobacterium tuberculosis, is the leading bacterial killer disease worldwide and new anti-TB drugs are urgently needed. Natural remedies have long played an important role in medicine and continue to provide some inspiring templates for drug design. Propolis, a substance naturally-produced by bees upon collection of plant resins, is used in folk medicine for its beneficial anti-TB activity. In this study, we used a molecular docking approach to investigate the interactions between selected propolis constituents and four 'druggable' proteins involved in vital physiological functions in M. tuberculosis, namely MtPanK, MtDprE1, MtPknB and MtKasA. The docking score for ligands towards each protein was calculated to estimate the binding free energy, with the best docking score (lowest energy value) indicating the highest predicted ligand/protein affinity. Specific interactions were also explored to understand the nature of intermolecular bonds between the most active ligands and the protein binding site residues. The lignan (+)-sesamin displayed the best docking score towards MtDprE1 (-10.7 kcal/mol) while the prenylated flavonoid isonymphaeol D docked strongly with MtKasA (-9.7 kcal/mol). Both compounds showed docking scores superior to the control inhibitors and represent potentially interesting scaffolds for further in vitro biological evaluation and anti-TB drug design.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».