Insilico, network pharmacology and neural network studies on Sida acuta Burm f.- based phytochemicals targeting NADH-ubiquinone oxidoreductase
Notice bibliographique
Résumé
The biochemical activities of phytochemicals obtained from S. acuta Burm f. have been described in several forms by various scientists globally. This work has revealed the antimalarial activities of S. acuta Burm f. using various methods such as density functional theory method, induced fit docking technique, quantitative structure activities relationship (QSAR) via neural network approach and pharmacokinetics studies using ADMETLab software. Compound F10 showed a stronger ability to interact in terms of HOMO energy and energy gap while Compound F12 exhibited a high tendency to accept electrons from nearby compounds. Furthermore, compound F13 demonstrated greater potential to inhibit NADH-Ubiquinone Oxidoreductase. We observed that the derivatives in F10, F12 and F13 enhanced the reactivity and inhibiting activities of the parent compound. The prediction of binding affinity for compounds F1 to F16 using neural network was found to be accurate and dependable. Also, ADMET study was executed and reported appropriately. Our research could pave the way for the creation of a library of effective phytochemicals from S. acuta Burm f -based drugs with potential anti-malaria activity.
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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) | 0,000 | 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 ».