Antibacterial and Pharmacological Evaluation of Fluoroquinolones: A Chemoinformatics Approach
Notice bibliographique
Résumé
Fluoroquinolone (FQ) antibiotics are an important class of synthetic antibacterial agents. These are the most extensively used drugs for treating bacterial infections in the field of both human and veterinary medicine. Herein, the antibacterial and pharmacological properties of four fluoroquinolones: lomefloxacin, norfloxacin, ciprofloxacin, and ofloxacin have been studied. The objective of this study was to analyze the antibacterial characteristics of the different fluoroquinolones. Also, the pharmacological properties of the compounds including the Lipinski rule of five, absorption, distribution, metabolism, and excretion, LD50, drug likeliness, and toxicity were evaluated. We found that among all four FQ molecules, ofloxacin showed the highest antibacterial activity through in silico assays with a strong interaction (‒38.52 kJ/mol) with the antibacterial target protein (topoisomerase-II DNA gyrase enzyme). The pharmacological and pharmacokinetic analysis also showed that the compounds ciprofloxacin, ofloxacin, lomefloxacin and norfloxacin have good pharmacological properties. Notably, ofloxacin was found to possess an IGC50 (concentration needed to inhibit 50% growth) value of 0.286 μg/L against the Tetrahymena pyriformis protozoa. It also tested negative for the Ames toxicity test, showing its non-carcinogenic character.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».