Evaluation of novel pyridoxal isonicotinoyl hydrazone (<scp>PIH</scp>) derivatives as potential <scp>anti‐tuberculosis</scp> agents: An in silico investigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This investigation employed computational methodologies to assess the therapeutic potential of derivatives (1–16) of pyridoxal isonicotinoyl hydrazone (PIH) as potential treatments for tuberculosis. Various computational techniques, including molecular dynamics simulation, molecular docking, density functional theory, and global chemical descriptors, were employed to analyze the interactions between the ligands and target proteins. Docking results indicated that ligands 6, 7, 8, and rifampin exhibited binding affinities of −8.4, −7.4, −9.2, and − 7.2 kcal mol−1, respectively, against mycobacterium tuberculosis enoyl acyl carrier protein reductase (INHA), with ligand 8 demonstrating superior inhibition. Molecular dynamics (MD) simulations were utilized to assess the stability of protein‐ligand interactions. Remarkably, the Root Mean Square Deviation (RMSD) of the INHA‐ligand 8 complex remained minimal, with peak values at .40, .56, .37, and .50 nm at temperatures of 300, 305, 310, and 320 K, respectively. This suggests superior stability compared to the reference drug rifampin and INHA complex, which exhibited an RMSD range of .2 to .8 nm at 300 K. Furthermore, analysis using Frontier Molecular Orbital (FMO) revealed that the Egap value of ligand 8 (4.407 eV) is lower than all the reference drugs except rifampin. This comprehensive theoretical analysis positions ligand 8 as a promising candidate for anti‐tuberculosis drug development, underscoring the need for further exploration through in vitro and in vivo studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».