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Enregistrement W4414213820 · doi:10.3390/biomedicines13092202

Integrated Virtual Screening for Anti-Caries Compounds from Neem: Dual-Target Inhibition of Biofilm Formation and Bacterial DNA Replication

2025· article· en· W4414213820 sur OpenAlexaff
Oluwaseun E. Agboola, Zainab A. Ayinla, Samuel S. Agboola, Oluranti E. Olaiya, Oluwatoyin Mary Oyinloye, Omotola M Fajana, Olajumoke Tolulope Idowu, Olaposi Idowu Omotuyi, Olutosin Ilesanmi, Babatunji Emmanuel Oyinloye

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Zululand
Mots-clésIn silicoVirtual screeningBiofilmDocking (animal)VirulenceDNA gyraseAutoDockDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dental caries arise from polymicrobial biofilms and require interventions that address both local virulence and systemic burden. Methods: A curated set of 124 neem-derived phytochemicals was screened against Streptococcus mutans glucansucrase (3AIC) and Staphylococcus aureus DNA gyrase B (3U2D) using harmonized AutoDock Vina parameters. Ligand standardization and receptor preparation followed conventional protocols. Results: The most favorable docking scores reached −10.7 kcal·mol−1 for 3AIC and −8.9 kcal·mol−1 for 3U2D. Redocking produced pose RMSD values of 1.52 Å (3AIC) and 0.96 Å (3U2D). Per-receptor ADMET profiles for the six top-ranked compounds indicated median logP values of 4.93 (3AIC) and 4.52 (3U2D), median TPSA values of 80.3 and 62.9 Å2, median rotatable bonds of 2.5 and 1.0, and median QED values of 0.41 and 0.76, respectively. Conclusions: An integrated, dual-target screen prioritized neem constituents with plausible local anti-cariogenic activity and physicochemical features compatible with systemic disposition. These in silico findings motivate targeted experimental validation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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