Insulin–Mimetic Dihydroxanthyletin-Type Coumarins from Angelica decursiva with Protein Tyrosine Phosphatase 1B and α-Glucosidase Inhibitory Activities and Docking Studies of Their Molecular Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
As a traditional medicine, Angelica decursiva has been used for the treatment of many diseases. The goal of this study was to evaluate the potential of four natural major dihydroxanthyletin-type coumarins—(+)-trans-decursidinol, Pd-C-I, Pd-C-II, and Pd-C-III—to inhibit the enzymes, protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) and α-glucosidase. In the kinetic study of the PTP1B enzyme’s inhibition, we found that (+)-trans-decursidinol, Pd-C-I, and Pd-C-II led to competitive inhibition, while Pd-C-III displayed mixed-type inhibition. Moreover, (+)-trans-decursidinol exhibited competitive-type, and Pd-C-I and Pd-C-II mixed-type, while Pd-C-III showed non-competitive type inhibition of α-glucosidase. Docking simulations of these coumarins showed negative binding energies and a similar proximity to residues in the PTP1B and α-glucosidase binding pocket, which means they are closely connected and strongly binding with the active enzyme site. In addition, dihydroxanthyletin-type coumarins are up to 40 µM non-toxic in HepG2 cells and have substantially increased glucose uptake and decreased expression of PTP1B in insulin-resistant HepG2 cells. Further, coumarins inhibited ONOO−-mediated albumin nitration and scavenged peroxynitrite (ONOO−), and reactive oxygen species (ROS). Our overall findings showed that dihydroxanthyletin-type coumarins derived from A. decursiva is used as a dual inhibitor for enzymes, such as PTP1B and α-glucosidase, as well as for insulin susceptibility.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».