Evaluating the Anticancer Properties of Novel Piscidinol A Derivatives: Insights from DFT, Molecular Docking, and Molecular Dynamics Studies
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Cancer is characterized by uncontrolled cell growth and spreading throughout the body. This study employed computational approaches to investigate 18 naturally derived anticancer piscidinol A derivatives ( 1 – 18 ) as potential therapeutics. By examining their interactions with 15 essential target proteins (HIF-1α, RanGAP, FOXM1, PARP2, HER2, ERα, NGF, FAS, GRP78, PRDX2, SCF complex, EGFR, Bcl-xL, ERG, and HSP70) and comparing them with established drugs such as camptothecin, docetaxel, etoposide, irinotecan, paclitaxel, and teniposide, compound 10 emerged as noteworthy. In molecular dynamics simulations, the protein with the strongest binding to the crucial 1A52 protein exceeded druglikeness criteria and displayed extraordinary stability within the enzyme’s pocket over varied temperatures (300–320 K). Additionally, density functional theory was used to calculate dipole moments and molecular orbital characteristics, as well as analyze the thermodynamic stability of the putative anticancer derivatives. This finding reveals a well-defined, potentially therapeutic relationship supported by theoretical analysis, which is in good agreement with subsequent assessments of their potential in vitro cytotoxic effects of piscidinol A derivatives ( 6 – 18 ) against various cancer cell lines. Future in vivo and clinical studies are required to validate these findings further. Compound 10 thus emerges as an intriguing contender in the fight against cancer.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».