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Enregistrement W4210823854 · doi:10.21203/rs.3.rs-35787/v1

Molecular Docking suggests repurposing of Brincidofovir as a potential drug targeting SARS-CoV-2 "COVID-19" ACE2 receptor and main protease

2020· preprint· en· W4210823854 sur OpenAlexaff
Mostafa A. Hussien, Ahmed E.M. Abdelaziz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz University
Mots-clésRepurposingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Drug repositioningSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Virology2019-20 coronavirus outbreakProteaseAngiotensin-converting enzyme 2Docking (animal)TMPRSS2Computational biologyDrugPharmacologyChemistryBiologyMedicineBiochemistryEnzymeInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current outbreak of the highly transmittable and life-threatening treme intense respiratory disorder coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has advanced rapidly and posed a global health emergency. Many clinical trials are now being conducted to test possible therapies. To assist, the molecular docking was applied on some selected FDA-approved drugs, previously used in epidemics, and the top ten compounds were selected. These ten well-characterized drugs, previously used to treat Malaria and Ebola infections, were screened based on their interactions with the SARS-CoV-2 ACE2 Receptor and 3C-like Protease. Compared to the other nine medicines, Brincidofovir, an ether lipid ester analog of cidofovir with potent antiviral activity, showed the highest docking scores and binding interactions. Therefore, Brincidofovir worth further investigations and clinical trials as a possible therapeutic agent for the COVID-19 disease .

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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