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Enregistrement W4412983127 · doi:10.1016/j.toxrep.2025.102104

Selective modulation of orexinergic receptors by neem-derived phytochemicals: Computational analysis of structure-activity relationships

2025· article· en· W4412983127 sur OpenAlexaff
Oluwaseun E. Agboola, Samuel S. Agboola, Precious Eseose Agboinghale, Zainab A. Ayinla, Abel Kolawole Oyebamiji, Oluranti E. Olaiya, Omotola M Fajana, Oluwatoyin Mary Oyinloye, Adetola Ibukunoluwa Adewale, Olajumoke Tolulope Idowu, Foluso Oluwagbemiga Osunsanmi, Basiru Olaitan Ajiboye, Babatunji Emmanuel Oyinloye

Notice bibliographique

RevueToxicology Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and biological activity of medicinal plants
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Zululand
Mots-clésQuantitative structure–activity relationshipReceptorChemistryComputational biologyBiologyStereochemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orexinergic system dysfunction is the fundamental basis for several neurological illnesses like narcolepsy, insomnia, and drug dependency, yet none of the existing medications are subtype receptor specific. This study examines 124 chemicals from neem to determine if they can be utilised as specific orexinergic receptor modulators using advanced computational methods. The methodology includes detailed clustering, pharmacophoric interaction, pharmacokinetic, statistical, and clustering analyses. Molecular property profiling indicated the majority of the compounds exhibit excellent drug-like qualities (MW 350-450 Da, LogP 0-2), while principal component analysis captured 100% structural variability between two components (92.5% and 7.5%, respectively). Molecular docking simulations indicated selective binding to the 6V9S receptor (-11.3 to -4 kcal/mol) over 4S0V (-9.7 to -4 kcal/mol). Lead compounds Neem_PDB_10257 (Tirucallol) (-11.3 kcal/mol) and Neem_PDB_12072821 ([(5 R,7 R,8 R,9 R,10 R,13S,17 R) -17-(2-methoxy-5-oxo-4,4,8,10,13-pentamethyl-3-oxo-5,6,7,9,11,12,16,17-octahydrocyclopenta[a]phenanthren-7-yl] acetate) were particularly 6V9S selective (>2 kcal/mol difference), whereas Neem_PDB_10160319 ((4S,4aS,5S,10S,13S,14S,17-4,4,10,13,14-pentam -1, 2, 3, 5, 6, 7, 11, 12, 15, 17-decahydrocyclopenta[a]phenanthren-16-one) was most sensitive towards 4S0V. Two top-ranked compound families were discovered by hierarchical cluster analysis with a distance requirement of 35 units, and receptor-specific dendrograms revealed distinctive subcluster branching patterns (4S0V: 5.5 and 6.7 unit subclusters; 6V9S: 7.1 and 7.2 unit subclusters). Interaction pattern (heatmap analysis) identified major interaction hotspots, including TYR348, TRP120, PHE227, and HIS350. Neem_PDB_163184214 (Meliatetraolenone) specifically targeted ASN318 in 6V9S, while Neem_PDB_54580354 (7-Benzoylnimbocinol) favored interaction with GLN134 in 4S0V (>90 interactions). These findings dispute the "one-pharmacophore" theory for orexinergic modulators, showing that intentional functionalization of NEM templates can deliver subtype-selective treatments with maximal sleep-wake modulation and low off-target effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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