Computational investigation of Betalain derivatives as natural inhibitor against food borne bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Natural organic pigments such as carotenoids, betalains, anthocyanins, and carminic acid are notably found as safer food preservatives compared to other harmful synthetic chemicals. Due to glycosylation and acylation, betalains exhibit a broad-spectrum antimicrobial functionality with protection against degenerative diseases. Thus, betalains have been investigated as a potential bacterial inhibitor for food preservative applications. Initially, 36 betalain derivatives have been taken for primary screening using molecular docking. Afterward, the top ten ligands are taken for further study and analysis. The results of Prediction of Activity Spectrum of Substances (PASS) assured the antibacterial capabilities of betalains, and Lipinski's rule-of-five ensures the acceptability of the selected ligands as antibacterial inhibitors. The bacterial pathogens, such as C. botulinum (3FIE), E. coli (2ZWK), and S. typhi (3UU2) are selected for molecular docking by these betalain pigments. Furthermore, ADMET investigations and QSAR studies are performed to check insights into the bacterial inhibition process. Most active and common binding sides were observed at GLY159, ASN165, and SER166 for C. botulinum, at ASP8, LYS40, and TRP50 for E. coli; and at ARG37, GLN5, and ARG74 for S. typhi. The present study clearly shows an excellent insight towards the invention of plant-based new organic inhibitors to face the challenges of bacterial-resistant common food preservatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».