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Enregistrement W4281678220 · doi:10.1038/s41598-022-13267-1

Discovery of Rift Valley fever virus natural pan-inhibitors by targeting its multiple key proteins through computational approaches

2022· article· en· W4281678220 sur OpenAlexaff
Israr Fatima, Sajjad Ahmad, Mubarak A. Alamri, Muhammad Mirza, Muhammad Tahir ul Qamar, Abdur Rehman, Farah Shahid, Eid A. Alatawi, Faris F. Aba Alkhayl, Wafa Abdullah I. Al‐Megrin, Ahmad Almatroudi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesQassim University
Mots-clésRift Valley feverVirologyViral replicationBiologyDrug discoveryVirtual screeningArbovirusComputational biologyAntiviral drugDocking (animal)VirusBioinformaticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Rift Valley fever virus (RVFV) is a zoonotic arbovirus and pathogenic to both humans and animals. Currently, no proven effective RVFV drugs or licensed vaccine are available for human or animal use. Hence, there is an urgent need to develop effective treatment options to control this viral infection. RVFV glycoprotein N (GN), glycoprotein C (GC), and nucleocapsid (N) proteins are attractive antiviral drug targets due to their critical roles in RVFV replication. In present study, an integrated docking-based virtual screening of more than 6000 phytochemicals with known antiviral activities against these conserved RVFV proteins was conducted. The top five hit compounds, calyxin C, calyxin D, calyxin J, gericudranins A, and blepharocalyxin C displayed optimal binding against all three target proteins. Moreover, multiple parameters from the molecular dynamics (MD) simulations and MM/GBSA analysis confirmed the stability of protein-ligand complexes and revealed that these compounds may act as potential pan-inhibitors of RVFV replication. Our computational analyses may contribute toward the development of promising effective drugs against RVFV infection.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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