Crystal structure, DFT, molecular docking and dynamics simulation studies of 4,4-dimethoxychalcone
Notice bibliographique
Résumé
In the current study, the compound 4,4-dimethoxychalcone (DMC) was structurally studied and analyzed by in silico approach against Mpro to investigate its inhibitory potential. The molecular structure of the compound was confirmed by the single crystal X-ray diffraction studies. The crystal structure packing is characterized by various hydrogen bonds, C-H…π and π…π stacking. Intermolecular interactions are quantified by Hirshfeld surface analysis and the electronic structure was optimized by DFT calculations; results are in agreement with the experimental studies. Further, DMC was virtually screened against SARS-CoV-2 main protease (PDB-ID: 6LU7) using molecular docking, and molecular dynamics (MD) simulations to identify its inhibitory potential. A significant binding affinity exists between DMC and Mpro with a -6.00 kcal/mol binding energy. A MD simulation of 30ns was carried out; the results predict DMC possessing strong binding affinity and hydrogen-bonding interactions within the active site during the simulation period. Therefore, based on the results of the current investigation, it can be inferred that a DMC molecule may be able to inhibit Mpro of COVID-19.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».