Investigating the potential of 6-substituted 3-formyl chromone derivatives as anti-diabetic agents using in silico methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In exploring nature's potential in addressing diabetes-related conditions, this study investigates the therapeutic capabilities of 3-formyl chromone derivatives. Utilizing in silico methodologies, we focus on 6-substituted 3-formyl chromone derivatives (1–16) to assess their therapeutic potential in treating diabetes. The research examined the formyl group at the chromone’s C-3 position. ADMET, biological activities, were conducted along with B3LYP calculations using 3 different basis sets. The analogues were analyzed based on their parent structure obtained from PubChem. The HOMO–LUMO gap confirmed the bioactive nature of the derivatives, NBO analysis was performed to understand the charge transfer. PASS prediction revealed that 3-formyl chromone derivatives are potent aldehyde oxidase inhibitors, insulin inhibitors, HIF1A expression inhibitors, and histidine kinase. Molecular docking studies indicated that the compounds had a strong binding affinity with proteins, including CAD, BHK, IDE, HIF-α, p53, COX, and Mpro of SARS-CoV2. 6-isopropyl-3-formyl chromone (4) displayed the highest affinity for IDE, with a binding energy of − 8.5 kcal mol −1 . This result outperformed the affinity of the reference standard dapagliflozin (− 7.9 kcal mol −1 ) as well as two other compounds that target human IDE, namely vitexin (− 8.3 kcal mol −1 ) and myricetin (− 8.4 kcal mol −1 ). MD simulations were revealed RMSD value between 0.2 and 0.5 nm, indicating the strength of the protein–ligand complex at the active site.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».