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Enregistrement W4210847447 · doi:10.1016/j.ejps.2022.106141

Bio-physical and computational studies on serum albumin / target protein binding of a potential anti-cancer agent

2022· article· en· W4210847447 sur OpenAlexaff
Swaroop Sasidharanpillai, Satheesh Kumar, Charuvila T. Aravindakumar, Usha K. Aravind

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pharmaceutical Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Interaction Studies and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerum albuminAlbuminPlasma protein bindingCancerChemistryPharmacologyMedicineCancer researchBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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