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Enregistrement W3148453093 · doi:10.1038/s41598-021-86471-0

Molecular dynamics and in silico mutagenesis on the reversible inhibitor-bound SARS-CoV-2 main protease complexes reveal the role of lateral pocket in enhancing the ligand affinity

2021· article· en· W3148453093 sur OpenAlexafffund
Ying Li Weng, Shiv Rakesh Naik, Nadia Dingelstad, Miguel R. Lugo, Subha Kalyaanamoorthy, Aravindhan Ganesan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCompute Canada
Mots-clésProtein Data Bank (RCSB PDB)In silicoLigand (biochemistry)ProteaseChemistryLigand efficiencyBinding siteComputational biologySmall moleculePlasma protein bindingActive siteDrug discoveryStereochemistryEnzymeBiologyBiochemistryReceptorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2019 novel coronavirus pandemic caused by SARS-CoV-2 remains a serious health threat to humans and there is an urgent need to develop therapeutics against this deadly virus. Recent scientific evidences have suggested that the main protease (M pro ) enzyme in SARS-CoV-2 can be an ideal drug target due to its crucial role in the viral replication and transcription processes. Therefore, there are ongoing research efforts to identify drug candidates against SARS-CoV-2 M pro that resulted in hundreds of X-ray crystal structures of ligand-bound M pro complexes in the Protein Data Bank (PDB) describing the interactions of different fragment chemotypes within different sites of the M pro . In this work, we performed rigorous molecular dynamics (MD) simulation of 62 reversible ligand–M pro complexes in the PDB to gain mechanistic insights about their interactions at the atomic level. Using a total of over 3 µs long MD trajectories, we characterized different pockets in the apo M pro structure, and analyzed the dynamic interactions and binding affinity of ligands within those pockets. Our results identified the key residues that stabilize the ligands in the catalytic sites and other pockets of M pro . Our analyses unraveled the role of a lateral pocket in the catalytic site in M pro that is critical for enhancing the ligand binding to the enzyme. We also highlighted the important contribution from HIS163 in the lateral pocket towards ligand binding and affinity against M pro through computational mutation analyses. Further, we revealed the effects of explicit water molecules and M pro dimerization in the ligand association with the target. Thus, comprehensive molecular-level insights gained from this work can be useful to identify or design potent small molecule inhibitors against SARS-CoV-2 M pro .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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