Bio-physical and computational studies on serum albumin / target protein binding of a potential anti-cancer agent
Notice bibliographique
Résumé
The successful evolution of an effective drug depends on its pharmacokinetics, efficiency and safety and these in turn depend on the drug-target/drug-carrier protein binding. This work, deals with the interaction of a pyridine derivative, 2-hydroxy-5-(4-methoxyphenyl)-6-phenylpyridine 3-carbonitrile (HDN) with serum albumins at physiological conditions utilizing the steady state and time-resolved fluorescence techniques by probing the emission behavior of Trp in BSA and HSA. In-silico studies revealed a combined static and dynamic quenching mechanism for the interactions. The binding studies suggests a spontaneous binding between HDN and the albumins with a moderate binding affinity (Kb ∼ 10–5 M-1) with a single class of binding site. The FRET mediated emission from HDN indicates preferential binding of HDN in subdomain IIA of the albumins with Trp residue in close proximity. Circular dichroism results indicate HDN induced conformational changes for BSA and HSA, but the α-helical secondary structure was well preserved even up to a concentration of 10 µM HDN. Moderate binding affinity of HDN with BSA and HSA and the unaltered secondary structure of proteins on binding propose the potential application of HDN as an efficient drug. The application of docking method on the affinity of HDN towards the proposed target/receptor is discussed.
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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 | 0,001 | 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 ».