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Enregistrement W4404397537 · doi:10.1016/j.toxrep.2024.101810

Molecular docking and in silico analysis of the pharmacokinetics, toxicological profile and differential gene expression of bioactive compounds from Cyrtopodium glutiniferum

2024· article· en· W4404397537 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueToxicology Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésIn silicoComputational biologyChemistryPharmacokineticsPharmacologyGeneBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genus Cyrtopodium , from the Orchidaceae family, is widely used for its therapeutic properties in the treatment of tuberculosis, abscesses, urinary infection, and colds. C. glutiniferum , one of the species of this genus, is endemic in Brazil and largely used in herbal medicine. Thus, it is of great interest to recognize its composition, the properties of the molecules found in it. This study aimed to perform the in silico analysis of the main compounds from C. glutiniferum , on the platforms pKCSM, SwissADME, LAZAR, CLC-pred, ToxTree, DIGEPred, STRING, and Cytoscape. Further than this, the molecular docking was performed. The compounds present in the aqueous extract of C. glutiniferum were identified by UHPLC-MS/MS, finding Arbutin, Caffeic acid 4-O-glucoside, and Dihydroformononetin as the three most abundant molecules. The evaluation of the gastrointestinal absorption of Dihydroformononetin is given as high, also managing to cross the blood-brain barrier, while Arbutin can only be absorbed by the gastrointestinal tract and Caffeic acid 4-O-glucoside had very low absorption. Further analysis showed that Arbutin and Dihydroformononetin are possible leading molecules for drug synthesis, according to the prediction. Toxicological aspects were analysed, and no adverse effects were noted, but there were divergences in the mutagenic prediction of Arbutin and Dihydroformononetin, having different results in the used platforms, demonstrating that a cautious analysis and data insertion is needed in these tools to optimize them. The analysis of the differentially expressed genes predicted that the compounds can regulate several genes, including some genes associated with carcinogenesis and inflammation. The Molecular docking analysis showed high binding affinities of the molecules with different proteins. Therefore, C. glutiniferum demonstrates the potential to be used as a phytotherapeutic. The same was given through the in silico analysis of the three compounds found in the orchid, that show good individual potential. • The analysis shows potential of compounds as anti-inflammatory and anticancer agents. • Molecular docking shows strong binding affinities with target proteins. • Arbutin and Caffeic Acid 4-O-glucoside may exhibit synergistic therapeutic effects. • Dihydroformononetin downregulates proinflammatory genes. • Dihydroformononetin upregulates AURKB and AURKA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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