In Silico Prediction of Antibacterial Activity of Quinolone Derivatives
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rising antimicrobial resistance crisis has diminished the effectiveness of traditional antibiotics against pathogenic bacteria. This study addresses this urgent challenge by exploring the antibacterial potential of novel quinolone derivatives ( 1–33 ). Using computational in silico modeling to simulate biological interactions, we aimed to identify candidates with potent antibacterial activity. A total of 33 quinolone derivatives were assessed for their physicochemical properties and effectiveness against a range of clinically relevant pathogens, including methicillin‐resistant Staphylococcus aureus (MRSA), Klebsiella pneumoniae , Streptococcus pneumoniae , and Enterococcus faecalis . Molecular docking studies identified compounds 28 , 29 , 32 , and 33 as having notable binding affinities, particularly against MRSA. Further molecular dynamics simulations of compound 29 confirmed its favorable stability and potential for disrupting MRSA, reinforcing the docking results and showing strong alignment with in vitro findings. These findings position compound 29 as a promising lead for developing alternative MRSA therapies and underscore the need for further in vivo studies to evaluate its therapeutic potential.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle