Combined docking methods and molecular dynamics to identify effective antiviral 2, 5-diaminobenzophenonederivatives against SARS-CoV-2
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work is to contribute to the research in finding lead compounds for clinical use, to identify new drugs that target the SARS-CoV-2 virus main protease (Mpro). In this study, we used molecular docking strategies to analyze 2.5-diaminobenzophenone compounds against Malaria and to compare results with the Nelfinavir as a FDA-approved HIV-1 protease inhibitor recommended for the treatment of COVID-19. These efforts identified the potential compounds against SAR-COV-2 Mpro with the docking scores ranges from -6.1 to -7.75 kcal/mol, which exhibited better interactions than the Nelfinavir. Among thirty-six studied, compounds 20c, 24c, 30c, 34c, 35c and 36c showed the highest affinity and involved in forming hydrophobic interactions with Glu166, Thr24, Thr25, and Thr26 residues and forming H-bonding interactions with Gln189, Cys145, and His41residues. Pharmacokinetic properties and toxicity (ADMET) were also determined for identified compounds. This study result in the identification of two compounds 35 and 36 having high binding affinity, good pharmacokinetics properties and lowest toxicity. The structural stability and dynamics of lead compounds within the active site of 3CLpro was also examined using molecular dynamics (MD) simulation. Essential dynamics demonstrated that the two complexes remain stable during the entire duration of simulation. We have shown that these two lead molecules would have the potential to act as promising drug-candidates and would be of interest as starting point for designing compounds against the SARS-CoV-2.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle