A Molecular Docking Study Reveals That Short Peptides Induce Conformational Changes in the Structure of Human Tubulin Isotypes αβI, αβII, αβIII and αβIV
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Microtubules are cylindrical protein polymers assembled in the cytoplasm of all eukaryotic cells by polymerization of aβ tubulin dimers, which are involved in cell division, migration, signaling, and intracellular traffic. These functions make them essential in the proliferation of cancerous cells and metastases. Tubulin has been the molecular target of many anticancer drugs because of its crucial role in the cell proliferation process. By developing drug resistance, tumor cells severely limit the successful outcomes of cancer chemotherapy. Hence, overcoming drug resistance motivates the design of new anticancer therapeutics. Here, we retrieve short peptides obtained from the data repository of antimicrobial peptides (DRAMP) and report on the computational screening of their predicted tertiary structures for the ability to inhibit tubulin polymerization using multiple combinatorial docking programs, namely PATCHDOCK, FIREDOCK, and ClusPro. The interaction visualizations show that all the best peptides from the docking analysis bind to the interface residues of the tubulin isoforms αβl, αβll, αβlll, and αβlV, respectively. The docking studies were further confirmed by a molecular dynamics simulation, in which the computed root-mean-square deviation (RMSD), and root-mean-square fluctuation (RMSF), verified the stable nature of the peptide-tubulin complexes. Physiochemical toxicity and allergenicity studies were also performed. This present study suggests that these identified anticancer peptide molecules might destabilize the tubulin polymerization process and hence can be suitable candidates for novel drug development. It is concluded that wet-lab experiments are needed to validate these findings.
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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 | 0,000 | 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 découle