Theobroma cacao L. compounds: Theoretical study and molecular modeling as inhibitors of main SARS-CoV-2 protease
Notice bibliographique
Résumé
Cocoa beans contain antioxidant molecules with the potential to inhibit type 2 coronavirus (SARS-CoV-2), which causes a severe acute respiratory syndrome (COVID-19). In particular, protease. Therefore, using in silico tests, 30 molecules obtained from cocoa were evaluated. Using molecular docking and quantum mechanics calculations, the chemical properties and binding efficiency of each ligand was evaluated, which allowed the selection of 5 compounds of this series. The ability of amentoflavone, isorhoifolin, nicotiflorin, naringin and rutin to bind to the main viral protease was studied by means of free energy calculations and structural analysis performed from molecular dynamics simulations of the enzyme/inhibitor complex. Isorhoifolin and rutin stand out, presenting a more negative binding ΔG than the reference inhibitor N-[(5-methylisoxazol-3-yl)carbonyl]alanyl-l-valyl-N~1~-((1R,2Z)-4-(benzyloxy)-4-oxo-1-{[(3R)-2-oxopyrrolidin-3-yl]methyl}but-2-enyl)-L-leucinamide (N3). These results are consistent with high affinities of these molecules for the major SARS-CoV-2. The results presented in this paper are a solid starting point for future in vitro and in vivo experiments aiming to validate these molecules and /or test similar substances as inhibitors of SARS-CoV-2 protease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».