Integrative Genomic and in Silico Analysis Reveals Mitochondrially Encoded Cytochrome C Oxidase III (MT—CO3) Overexpression and Potential Neem-Derived Inhibitors in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing global incidence of breast cancer calls for the identification of new therapeutic targets and the assessment of possible neem-derived inhibitors by means of computational modeling and integrated genomic research. METHODS: Originally looking at 59,424 genes throughout 42 samples, we investigated gene expression data from The Cancer Genome Atlas-Breast Cancer (TCGA-BRCA) dataset. We chose 286 genes for thorough investigation following strict screening for consistent expression. R's limma package was used in differential expression analysis. The leading candidate's protein modeling was done with Swiss-ADME and Discovery Studio. Molecular docking studies, including 132 neem compounds, were conducted utilizing AutoDock Vina. RESULTS: ) inside the structure of MT-CO3. Docking investigations showed five interesting neem-derived inhibitors: 7-benzoylnimbocinol, nimolicinol, melianodiol, isonimocinolide, and stigmasterol. Strong binding affinities ranging from -9.2 to -11.5 kcal/mol and diverse interactions with MT-CO3, mostly involving the residues Phe214, Arg221, and Trp58, these molecules displayed. With hydrophobic interactions dominant across all chemicals, fragment contribution analysis revealed that scaffold percentage greatly influences binding effectiveness. Stigmasterol revealed greater drug-likeness (QED = 0.79) despite minimal interaction variety, while 7-benzoylnimbocinol presented the best-balanced physicochemical profile. CONCLUSION: Connecting traditional medicine with current genomics and computational biology, this work proposes a methodology for structure-guided drug design and development using neem-derived chemicals and finds MT-CO3 as a potential therapeutic target for breast cancer.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».