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Enregistrement W2990537500 · doi:10.5539/ijc.v12n1p61

Molecular Docking Studies to Understand the Potential Role of Ginger Compounds (6-Gingerol and 6-Shogaol) on Anti-Angiogenic and Anti-Lymphangiogenic Mechanisms

2019· article· en· W2990537500 sur OpenAlexvenueno aff
Santhoshi Rani Nanchari, Vijayalakshmi Venkatesan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueGinger and Zingiberaceae research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésChemistryLymphangiogenesisAngiogenesisDocking (animal)PharmacologyIn silicoBiochemistryCancer researchMetastasisCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: 6-Gingerol and 6-Shogaol are novel biologically active phenol compounds isolated from rhizomes of Ginger (Zingiber officinale Roscoe), which has a potential role as anti-inflammatory, anti-oxidant and apoptotic. Till date there are no scientific reports on the functional properties of Ginger against the molecular mechanisms of angiogenesis, lymphangiogenesis, and metastasis. Hence, in the present study we have explored the feasibility of active ginger compounds (6-Gingerol and 6-Shogaol) to validate their molecular mechanisms on angiogenesis and lymphangiogenesis in breast cancer progression through in silico approach. Methodology: Studies have been targeted to find the interactions between selected protein receptors, which play a pivotal role in angiogenesis and lymphangiogenesis and ligands of Ginger compounds (6-Gingerol and 6-Shogaol) by using Accelrys discovery studio 2.5, followed by analysis of data. Results: Based on the in silico approaches, we found the best interactions between ginger compounds (6-Gingerol and 6-Shogaol) and targeted protein molecules as shown less than 3.10 A0H-bond distance to indicate higher binding affinity and stronger interactions and high docking scores. We demonstrate docking interactions of 6-Gingerol with the proteins involved in angiogenesis like VEGF-A (3QTK), VEGFR-1 (5ABD), VEGFR-2/VEGF-E COMPLEX (3V6B, Angiopoietin-2 (4JZC), PDGF-B (4QCI), KDR (5EW3) and with the proteins involved in lymphangiogenesis such as VEGF-C(2XIX), VEGF-C in complex with domains of 2 and 3 of VEGFR2 (2X1W), NRP2(4QDS) and Neuropilin-1/VEGF-A complex (4DEQ). Similarly, our data shows that 6-Shogaol also interacts with angiogenic specific proteins, like [VEGF-A (3QTK), VEGFR-1 (5ABD), VEGFR-2/VEGF-E COMPLEX (3V6B), Angiopoietin-2 (4JZC), PDGF-B (4QCI), KDR (5EW3)] and lymphangiogenesis [VEGF-C(2XIX), VEGF-C in complex with domains of 2 and 3 of VEGFR2 (2X1W), NRP2(4QDS) and Neuropilin-1/VEGF-A complex (4DEQ)]. Discussion: In silico approaches suggest a stronger binding affinity between the ginger compounds (6-Gingerol and 6-Shogaol) and selected proteins critical in angiogenesis and lymphangiogenesis. The present study underlines the feasibility of neutraceuticals to target the pathways participating in breast cancer progression through neovascularization. Our results also advocate 6-Gingerol to be more potent inhibitor of lymphangiogenesis assessed by its binding efficacy with VEGF-C and NRP2 (4QDS) as compared against 6-Shogaol.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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