Multi‐Angle Bioactivity Cartography for Computational Screening and Mechanistic Analysis of AChE Inhibitors From Yellow <i>Gastrodia elata</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Acetylcholinesterase (AChE) inhibitors are crucial for the symptomatic management of Alzheimer's disease (AD), with natural products—particularly botanical sources like Yellow Gastrodia elata (YGE)—serving as promising reservoirs of such inhibitors. Nevertheless, comprehensive screening and mechanistic characterization of their inhibitory potential remain limited. This study sought to identify potent AChE inhibitors from YGE, investigate their mechanisms of action, and assess their therapeutic prospects for AD. Methodologically, an integrated approach was employed, combining ultrafiltration‐liquid chromatography (UF‐LC) for rapid inhibitor screening, molecular docking and dynamics simulations for mechanistic insight, two‐stage high‐speed countercurrent chromatography for compound isolation, enzyme kinetics to delineate inhibition modalities, and network pharmacology to uncover relevant AD‐related targets. The findings identified seven active constituents with notable AChE inhibition, among which parishins A and G were obtained at high purity (98.26% and 97.26%, respectively) and exhibited mixed‐type inhibition with low IC 50 values (0.0145 and 0.0148 mM). Molecular dynamics and network pharmacology analyses further revealed critical interactions between these compounds and key AD‐related targets, including ACHE, BCHE, BACE1, and PTGS2. In summary, this work underscores the potential of YGE‐sourced compounds, especially parishins A and G, as effective AChE inhibitors. The established integrative computational platform facilitates multi‐dimensional bioactivity evaluation and enables hierarchical prioritization of candidate compounds, thereby offering a valuable framework for advancing natural product‐derived therapeutics for AD.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».