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Enregistrement W3024478325 · doi:10.1080/07391102.2020.1768902

Potential anti-viral activity of approved repurposed drug against main protease of SARS-CoV-2: an <i>in silico</i> based approach

2020· letter· en· W3024478325 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomolecular Structure and Dynamics · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensCanadian Rural Health Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteaseLopinavirVirologyRitonavirDrugDrug repositioningDocking (animal)CoronavirusPharmacologyChemistryBiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVirusViral loadEnzymeBiochemistryVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ritonavir and Lopinavir. Additionally, Viomycin formed higher number of H-bonds with SARS-CoV-2 Main Protease than its co-crystallised inhibitor compound N3. Molecular dynamics simulation further showed that Viomycin embedded deeply inside the binding pocket and formed robust binding with SARS-CoV-2 Main Protease. Therefore, we propose that Viomycin may act as a potential inhibitor of the Main Protease of SARS-CoV-2. Further optimisations with the drug may support the much-needed rapid response to mitigate the pandemic.Communicated by Ramaswamy H. Sarma.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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