Screening a library of potential competitive inhibitors against bacterial threonyl-tRNA synthetase: DFT calculations
Notice bibliographique
Résumé
Due to the growing interest in directing aminoacyl-tRNA synthetases for antimicrobial therapies, evaluating the binding proficiency of potential inhibitors against this target holds significant importance. In this work, we proposed potential ligands that could properly bind to the crucial Zn(II) cofactor located in the active site of Threonyl-tRNA synthetases (ThrRS), potentially functioning as competitive inhibitors. Initially, detailed DFT quantum chemical study was conducted to examine the binding ability of threonine against unnatural amino acids to cofactor Zn(II). Then, the binding energy value for each suggested ligand has been determined and compared to the value determined for the native substrate, threonine. Our screening investigation showed that the native threonine should coordinate in a bidentate fashion to this Zn(II) which lead to the highest (binding energy) BE Thereby, the synthetic site of ThrRS rejects unnatural amino acids that cannot afford this type of coordination to Zn(II) ion which has been supported by our calculations. Moreover, based on their binding to the Zn(II) and the obtained BE values compared to the cognate threonine, many potent ligands have been suggested. Importantly, ligands with deprotonated warheads showed the highest binding ability amongst a list of potential hits. Further investigation on the selected ligands using molecular docking and QM/MM calculations confirmed our findings of the suggested ligands being able to bind efficiently in the active site of ThrRS. The suggested hits from this study should be valuable in paving routs for developing candidates as competitive inhibitors against the bacterial ThrRS.Communicated by Ramaswamy H. Sarma.
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.
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 | 0,000 | 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 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 ».