Exploring the anticancer and antibacterial potential of naphthoquinone derivatives: a comprehensive computational investigation
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the potential of 2-(4-butylbenzyl)-3-hydroxynaphthalene-1,4-dione ( 11 ) and its 12 derivatives as anticancer and biofilm formation inhibitors for methicillin-resistant staphylococcus aureus using in silico methods. The study employed various computational methods, including molecular dynamics simulation molecular docking, density functional theory, and global chemical descriptors, to evaluate the interactions between the compounds and the target proteins. The docking results revealed that compounds 9 , 11 , 13 , and ofloxacin exhibited binding affinities of −7.6, −7.9, −7.5, and −7.8 kcal mol −1 , respectively, against peptide methionine sulfoxide reductase msrA/msrB (PDB: 3E0M). Ligand ( 11 ) showed better inhibition for methicillin-resistant staphylococcus aureus msrA/msrB enzyme. The complex of the 3E0M-ligand 11 remained highly stable across all tested temperatures (300, 305, 310, and 320 K). Principal Component Analysis (PCA) was employed to evaluate the behavior of the complex at various temperatures (300, 305, 310, and 320 K), demonstrating a total variance of 85%. Convergence was confirmed by the eigenvector’s cosine content value of 0.43, consistently displaying low RMSD values, with the minimum observed at 310 K. Furthermore, ligand 11 emerges as the most promising candidate among the compounds examined, showcasing notable potential when considering a combination of in vitro , in vivo , and now in silico data. While the naphthoquinone derivative ( 11 ) remains the primary candidate based on comprehensive in silico studies, further analysis using Frontier molecular orbital (FMO) suggests while the Egap value of compound 11 (2.980 eV) and compound 13 (2.975 eV) is lower than ofloxacin (4.369 eV), indicating their potential, so it can be a statement that compound 13 can also be investigated in further research.
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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 | 0,001 |
| 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 ».