Genomic landscape of the emerging XDR Salmonella Typhi for mining druggable targets clpP, hisH, folP and gpmI and screening of novel TCM inhibitors, molecular docking and simulation analyses
Notice bibliographique
Résumé
Typhoid fever is transmitted by ingestion of polluted water, contaminated food, and stool of typhoid-infected individuals, mostly in developing countries with poor hygienic environments. To find novel therapeutic targets and inhibitors, We employed a subtractive genomics strategy towards Salmonella Typhi and the complete genomes of eight strains were primarily subjected to the EDGAR tool to predict the core genome (n = 3207). Human non-homology (n = 2450) was followed by essential genes identification (n = 37). The STRING database predicted maximum protein-protein interactions, followed by cellular localization. The virulent/immunogenic ability of predicted genes were checked to differentiate drug and vaccine targets. Furthermore, the 3D models of the identified putative proteins encoded by the respective genes were constructed and subjected to druggability analyses where only "highly druggable" proteins were selected for molecular docking and simulation analyses. The putative targets ATP-dependent CLP protease proteolytic subunit, Imidazole glycerol phosphate synthase hisH, 7,8-dihydropteroate synthase folP and 2,3-bisphosphoglycerate-independent phosphoglycerate mutase gpmI were screened against a drug-like library (n = 12,000) and top hits were selected based on H-bonds, RMSD and energy scores. Finally, the ADMET properties for novel inhibitors ZINC19340748, ZINC09319798, ZINC00494142, ZINC32918650 were optimized followed by binding free energy (MM/PBSA) calculation for ligand-receptor complexes. The findings of this work are expected to aid in expediting the identification of novel protein targets and inhibitors in combating typhoid Salmonellosis, in addition to the already existing therapies.
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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 ».