Synthesis of novel ketene dithioacetals via one pot reaction: Molecular modelling in-silico Admet studies and antimicrobial activity
Notice bibliographique
Résumé
A simple and efficient method for the synthesis of fifteen novel ketene dithioacetals (2-(6-amino5-cyano-4-aryl-4H-1,3-dithiin-2-ylidene) malononitrile) via a one-pot three-component reaction of activated methylene group malononitrile with carbon disulfide in the presence of arylidene malononitriles were reported. The effects of LiOH.H2O as a base at different concentrations have been investigated and can provide products in good yields at 40-50ºC temperature (54-89%). All the synthesized ketene dithioacetals compounds (MCB1-MCB15) were checked for favorable pharmacokinetic param¬eters along with toxicities which are based on drug-likeness explained by Lipinski’s rule of five by Med chem designer software correlated with that of pkCSM online tool. Explorations of synthesized ketene dithioacetals compounds for the antimicrobial study were found to be effective towards Staphylococcus aureus (MCB5 and MCB13) with a zone of inhibition at 26mm and 22mm which is compared to that of standard ciprofloxacin (26mm). This made our study to explore the inhibition mechanism with the help of molecular docking studies with possible binding energies (-6.4 to -8.9 kJ/mol) by pyrx 0.8 software to represent a good prediction of interactions between the ligand and protein (2XCT). Further evaluation of druggability and ADMET predictions compounds MCB5 and MCB13 were found to be effective. Based on the in-vitro and in-silico studies a series of ketene dithioacetals compounds may be helpful for further studying SAR and designing more potent antimicrobials.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».