In Silico and In Vitro Approach for Validating the Inhibition of Matrix Metalloproteinase-9 by Quercetin
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate the mechanism and inhibitory activity of quercetin against matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) using a hybrid in silico and in vitro approach. METHODS: The structure of MMP-9 was obtained from the Protein Data Bank, and the active site was identified using previous annotations from the Universal Protein Resource. The structure of quercetin was obtained from ZINC15. Molecular docking was performed to quantify the binding affinity of quercetin to the active site of MMP-9. The inhibitory effect of various concentrations of quercetin (0.0025, 0.025, 0.25, 1.0, and 1.5 mM) on MMP-9 was quantified using a commercially available fluorometric assay. The cytotoxicity of quercetin to immortalized human corneal epithelial cells (HCECs) was quantified by obtaining the metabolic activities of the cells exposed to various concentrations of quercetin for 24 hr. RESULTS: Quercetin interacts with MMP-9 by binding within the active site pocket and interacting with residues LEU 188, ALA 189, GLU 227, and MET 247. The binding affinity predicted by molecular docking was -9.9 kcal/mol. All concentrations of quercetin demonstrated significant inhibition of MMP-9 enzyme activity (all P <0.03). There was little to no reduction of HCEC metabolic activity after a 24-hr exposure to all concentrations of quercetin ( P >0.99). CONCLUSIONS: Quercetin inhibited MMP-9 in a dose-dependent manner and was well-tolerated by HCECs, suggesting a potential role in therapy for diseases with upregulated MMP-9 as part of its pathogenesis.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».