Chemical design, preparation, agricultural bioefficacy valuation, and molecular docking of some pyridine containing compounds
Notice bibliographique
Résumé
The development of effective insecticides is crucial for sustainable agriculture. This research focuses on a series of pyridine derivatives (3–9) that were prepared and evaluated for their agricultural bioefficacy as potential insecticides against cowpea aphid, Aphis craccivora Koch (Homoptera: Aphididae). The results demonstrate significant variations in bioefficacy among the tested compounds. Toxicity index analysis revealed the following order of insecticidal activity: 8>4>6>3>5>7>9, highlighting compound 8 as the most potent. Furthermore, potential binding interactions were elucidated through molecular docking studies between these compounds and relevant insect target proteins. So, the observed bioactivity trends were rationalized with the use of the docking data, which offered useful information on the binding affinities and molecular interactions. AChE, or acetylcholine esterase (PDB ID: 2ACE), has been docked against the seven synthetic molecules (3–9). Interestingly, compounds (2-(pyridin-2-ylthio)acetonitrile; 8), (2-(pyridin-2-ylthio)acetic acid; 6), and (ethyl 2-(pyridin-2-ylthio)acetate; 4) had the highest binding affinity, with respective docking scores (S) of -7.51, -7.45, and -7.12 kcal/mol, while compounds (thieno[2,3-b]pyridine derivatives; 7 and 9) had the lowest binding affinity (S=-6.52 and -6.73 kcal/mol, respectively). According to protein-ligand docking configurations, these compounds exhibited a range of binding interactions inside the 2ACE active site. Hence, this study contributes to the development of new pyridine-based insecticides for sustainable pest management in agricultural applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».