Computer aided study on cyclic tetrapeptide based ligands as potential inhibitors of Proplasmepsin IV
Notice bibliographique
Résumé
The belief that we could always stay ahead of the pathogens was forced upon scientists in the whole world by antimicrobial resistance. According to several reports, there are medications that are yet to be made public in the pipeline and there are little motivations to design novel antimicrobials to combat the worldwide drug resistance issues. Presently, the desire to design and develop efficient novel anti-bacterial agents is very high by researchers; thus, this study focuses on identifying the interactions between the studied ligands and Proplasmepsin IV, as well as examining the relationship between the calculated descriptors and binding affinities. This work shows successful prediction of the reacting and inhibiting efficiency of ten (10) cyclic tetra-peptides using insilico method. The optimization of the studied compound revealed the proficiency of methyl (3S,9S,12S)-12-(1,3-dioxoisoindolin-2-yl)-9-(2-(methylthio)ethyl)-5,8,11-trioxo-4,7,10-triaza-1(1,3)-benzenacyclotridecaphane-3-carboxylate (F5) and 2-((3S,9S,12S)-12-(1,3-dioxoisoindolin-2-yl)-3-(methoxycarbonyl)-5,8,11-trioxo-4,7,10-triaza-1(1,3)-benzenacyclotridecaphane-9-yl)acetic acid (F7) to react more than the remaining molecules in term of HOMO and LUMO energies. In comparison, compound F9 demonstrated a higher inhibitory activity than the reference drug, Chloroquine, based on binding affinity. Molecular dynamics simulations over a 100 ns period further explored the binding affinity between F9 and the reference drug. The results showed that the reference drug (- 21.91 ± 1.16 kcal/mol) had a slightly stronger binding affinity than the F9_complex (- 13.85 ± 0.72 kcal/mol). Additionally, pharmacokinetic studies for F9 were compared with those of the reference compound and presented accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».