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Enregistrement W4390365526 · doi:10.1016/j.mex.2023.102537

Exploring the effectiveness of flavone derivatives for treating liver diseases: Utilizing DFT, molecular docking, and molecular dynamics techniques

2023· article· en· W4390365526 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaKing Saud University
Mots-clésMolecular dynamicsDocking (animal)NanotechnologyComputational biologyChemistryCombinatorial chemistryBiochemical engineeringPharmacologyComputational chemistryMedicineMaterials scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In exploring nature's potential in addressing liver-related conditions, this study investigates the therapeutic capabilities of flavonoids. Utilizing in silico methodologies, we focus on flavone and its analogs ( 1 – 14 ) to assess their therapeutic potential in treating liver diseases. Molecular change calculations using density functional theory (DFT) were conducted on these compounds, accompanied by an evaluation of each analog's physiochemical and biochemical properties. The study further assesses these flavonoids' binding effectiveness and locations through molecular docking studies against six target proteins associated with human cancer. Tropoflavin and taxifolin served as reference drugs. The structurally modified flavone analogs ( 1 – 14 ) displayed a broad range of binding affinities, ranging from -7.0 to -9.4 kcal mol⁻¹, surpassing the reference drugs. Notably, flavonoid ( 7 ) exhibited significantly higher binding affinities with proteins Nrf2 (PDB:1 × 2 J) and DCK (PDB:1 × 2 J) (-9.4 and -8.1 kcal mol⁻¹) compared to tropoflavin (-9.3 and -8.0 kcal mol⁻¹) and taxifolin (-9.4 and -7.1 kcal mol⁻¹), respectively. Molecular dynamics (MD) simulations revealed that the docked complexes had a root mean square deviation (RMSD) value ranging from 0.05 to 0.2 nm and a root mean square fluctuation (RMSF) value between 0.35 and 1.3 nm during perturbation. The study concludes that 5,7-dihydroxyflavone ( 7 ) shows substantial promise as a potential therapeutic agent for liver-related conditions. However, further validation through in vitro and in vivo studies is necessary. Key insights from this study include: • Screening of flavanols and their derivatives to determine pharmacological and bioactive properties using ADMET, molinspiration, and pass prediction analysis. • Docking of shortlisted flavone derivatives with proteins having essential functions. • Analysis of the best protein-flavonoid docked complexes using molecular dynamics simulation to determine the flavonoid's efficiency and stability within a system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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