Computational Design of Novel Griseofulvin Derivatives Demonstrating Potential Antibacterial Activity: Insights from Molecular Docking and Molecular Dynamics Simulation
Notice bibliographique
Résumé
In response to the urgent demand for innovative antibiotics, theoretical investigations have been employed to design novel analogs. Because griseofulvin is a potential antibacterial agent, we have designed novel derivatives of griseofulvin to enhance its antibacterial efficacy and to evaluate their interactions with bacterial targets using in silico analysis. The results of this study reveal that the newly designed derivatives displayed the most robust binding affinities towards PBP2, tyrosine phosphatase, and FtsZ proteins. Additionally, molecular dynamics (MD) simulations underscored the notable stability of these derivatives when engaged with the FtsZ protein, as evidenced by root mean square deviation (RMSD), root mean square fluctuation (RMSF), radius of gyration (Rg), and solvent-accessible surface area (SASA). Importantly, this observation aligns with expectations, considering that griseofulvin primarily targets microtubules in eukaryotic cells, and FtsZ functions as the prokaryotic counterpart to microtubules. These findings collectively suggest the promising potential of griseofulvin and its designed derivatives as effective antibacterial agents, particularly concerning their interaction with the FtsZ protein. This research contributes to the ongoing exploration of novel antibiotics and may serve as a foundation for future drug development efforts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».