Evaluation of Inhibitory Activity In Silico of In-House Thiomorpholine Compounds between the ACE2 Receptor and S1 Subunit of SARS-CoV-2 Spike
Notice bibliographique
Résumé
At the end of 2019, the world was struck by the COVID-19 pandemic, which resulted in dire repercussions of unimaginable proportions. From the beginning, the international scientific community employed several strategies to tackle the spread of this disease. Most notably, these consisted of the development of a COVID-19 vaccine and the discovery of antiviral agents through the repositioning of already known drugs with methods such as de novo design. Previously, methylthiomorphic compounds, designed by our group as antihypertensive agents, have been shown to display an affinity with the ACE2 (angiotensin converting enzyme) receptor, a key mechanism required for SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) entry into target cells. Therefore, the objective of this work consists of evaluating, in silico, the inhibitory activity of these compounds between the ACE2 receptor and the S1 subunit of the SARS-CoV-2 spike protein. Supported by the advances of different research groups on the structure of the coronavirus spike and the interaction of the latter with its receptor, ACE2, we carried out a computational study that examined the effect of in-house designed compounds on the inhibition of said interaction. Our results indicate that the polyphenol LQM322 is one of the candidates that should be considered as a possible anti-COVID-19 agent.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».