Liquiritin from Glycirrhyza Glabra L (Fabaceae) - a Natural Derived Drug, as a Potential Inhibitor for SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Novel Corona virus-2 (Covid-19) is spreading and causing major damage around the globe and constantly increasing daily. There is a prerequisite of expeditious development of safe and efficient drugs for such a contagious disease. In this regard, utilization of a computational approach with an aim to provide potential enzyme inhibitors derived from natural resources will give a providential therapy. The present study investigated one of the promising plants namely Glycyrrhiza glabra L. It has various medicinal properties viz. anti-inflammatory, anti-cancer, anti-demulcent, expectorant, etc. In-Silico Analysis of liquiritin against SARS-CoV-2 Mpro was carried out using Autodock 4.2.6 and results were compared with presently prescribed drugs i.e. dexamethasone, remdesivir, hydroxychloroquine, and azithromycin. The binding energy of liquiritin was found to be -6.62 kcal/mol. It shows presence of hydrogen bond, hydrophobic interaction and electrostatic interaction with six active residues THR26, GLY143, CYS145, HIS 164, GLU166, and GLN189. Comparative studies investigated that dexamethasone, remdesivir, hydroxychloroquine, and azithromycin have four (THR26, GLY143, CYS145, GLU166), three (CYS145, GLU166, GLN189), four (GLY143, CYS145, HIS 164, GLN189) and two (GLU166, GLN189) identical active residues, respectively. The present study recommended liquiritin as a potential candidate against SARS-CoV-2 as it is naturally derived and has tremendous traditional usage against various diseases. However, in-vitro and in-vivo studies are required to prove its efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».