In Silico Study of Mangosteen Fruit (Garcinia mangostana L.) as Pancreatic Anticancer Against AKT Kinase
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
Keganasan pada pankreas diakibatkan karena tidak terkendalinya proliferasi sel yang akan mengarahpada berkurangnya proses apoptosis sel. Oleh karena itu, salah satu usaha untuk menangani kasuskanker pankreas ini adalah dengan menghambat protein antiapoptosis seperti AKT kinase. Inhibisiprotein AKT kinase didasarkan pada mekanisme penghambatan fosforilasi protein AKT kinase padasel pankreas. Senyawa golongan xanton dari buah manggis (Garcinia mangostana L.) telah terbuktimemiliki aktivitas antikanker. Pada penelitian ini senyawa golongan santon diteliti potensinya sebagaiobat anti kanker pankreas melalui metode penambatan molekuler yang dilakukan terhadap reseptorprotein AKT kinase dengan bantuan AutoDockTools (versi 4,2.6 dan 1.5.6), divisualisasikan denganBIOVIA Discovery Studio 2020, lalu analisis profil farmakokinetika serta toksisitas dan drug-likenessyang mengacu pada Lipinski’s Rule of Five melalui situs web pre-ADMET. Penambatan molekulermenghasilkan 5 senyawa turunan santon yang memenuhi kriteria. Senyawa 1-isomangostin memilikipotensi aktivitas yang lebih baik jika dibandingkan dengan ligan pembanding dan ligan uji lainnyadengan energi ikatan (ΔG) -9,90 kkal/mol dan konstanta inhibisi 54,9 nM. Hasil prediksi ADMET dari1-isomangostin menunjukkan sifat absorpsi yang baik (HIA = 94%, Caco2 = 39,97), distribusi yangbaik (PPB = 79,1%), tidak mampu menembus sawar otak (BBB = 0,179), dan tidak bersifat toksik.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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