Inhibition potential of natural flavonoids against selected omicron (B.1.19) mutations in the spike receptor binding domain of SARS-CoV-2: a molecular modeling approach
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Notice bibliographique
Résumé
The omicron (B.1.19) variant of contagious severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is considered a variant of concern (VOC) due to its increased transmissibility and highly infectious nature. The spike receptor-binding domain (RBD) is a hotspot of mutations and is regarded as a prominent target for screening drug candidates owing to its crucial role in viral entry and immune evasion. To date, no effective therapy or antivirals have been reported; therefore, there is an urgent need for rapid screening of antivirals. An extensive molecular modelling study has been performed with the primary goal to assess the inhibition potential of natural flavonoids as inhibitors against RBD from a manually curated library. Out of 40 natural flavonoids, five natural flavonoids, namely tomentin A (−8.7 kcal/mol), tomentin C (−8.6 kcal/mol), hyperoside (−8.4 kcal/mol), catechin gallate (−8.3 kcal/mol), and corylifol A (−8.2 kcal/mol), have been considered as the top-ranked compounds based on their binding affinity and molecular interaction profiling. The state-of-the-art molecular dynamics (MD) simulations of these top-ranked compounds in complex with RBD exhibited stable dynamics and structural compactness patterns on 200 nanoseconds. Additionally, complexes of these molecules demonstrated favorable free binding energies and affirmed the docking and simulation results. Moreover, the post-simulation validation of these interacted flavonoids using principal component analysis (PCA) revealed stable interaction patterns with RBD. The integrated results suggest that tomentin A, tomentin C, hyperoside, catechin gallate, and corylifol A might be effective against the emerging variants of SARS-CoV-2 and should be further evaluated using in-vitro and in-vivo experiments.Communicated by Ramaswamy H. Sarma
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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