Synthesis and in-vitro anti-EGFR screening of new 1,2,3-triazole-benzimidazole hybrids and insilico studies
Notice bibliographique
Résumé
Herein, the synthesis of benzimidazole- thiazolidine-2,4-dione -1,2,3-triazole conjugates (7a-7n) using copper (I) catalysed azide alkyne cycloaddition is reported. The synthesized compounds were screened for in vitro anticancer activity against MCF-7, MDA-MB-468 and MDA-MB-231 human breast cancer cells. Among all the compounds, four compounds namely 7d, 7i, 7k, and 7n displayed superior activity than 5-fluorouracil towards three breast cancer cell lines with IC50 values ranging from 1.8 mM to 9.7 mM. In vitro tyrosine kinase EGFR inhibition assay revealed that the compound 7d have 2.8 times more potency than that of erlotinib with IC50 value of 0.15mM and remaining three compounds (7i, 7k and 7n) also have more activity than erlotinib. Molecular docking studies on EGFR protein indicated that compound 7d exhibit greatest binding energy i.e. -11.04 kcal/mol compared to erlotinib. The molecule 7d was characterized by using density functional theory (DFT) with B3LYP/6–311++ G (d, p) basis set. The structural parameters were obtained from geometry optimization. Finally in silico pharmacokinetic profile also determined where 7d and 7i followed all the rules like Lipinski rule, Ghose rule, Veber rule, Egan rule and Muegge rule without any deviation.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».