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奎宁、氯喹和……的分子对接
用于治疗 COVID-19 的药物研究仍然具有挑战性。SARS-CoV-2 通过血管紧张素转换酶 (ACE2) 受体进入人体。SARS-CoV-2 的 S（刺突）蛋白结构与 ACE2 受体的活性位点相互作用，该活性位点定义为肽酶结构域，由 Gln24、Asp30、His34、Tyr41、Gln42、Met82、Lys353、Arg357 组成。这项工作研究了三种喹啉类抗疟药物与 ACE2 受体肽酶结构域的相互作用。从蛋白质数据库下载了人 ACE2 受体的 X 射线晶体结构。使用 MarvinSketch 构建配体，并使用 LigandScout 中的 MMFF94 进行几何优化。能量最小化的配体对接至 ACE2 受体的肽酶结构域。结果表明，氯喹、羟氯喹和奎宁可以与 ACE2 受体肽酶结构域中的氨基酸残基相互作用。在这三种化合物中，奎宁对 ACE2 受体的亲和力最强（-4.89 kcal/mol），其次是羟氯喹（-3.87 kcal/mol）和氯喹（-3.17 kcal/mol）。总之，奎宁、氯喹和羟氯喹可以通过与 ACE2 受体肽酶结构域中的 Lys353 残基相互作用来阻断 SARS-CoV-2 病毒的感染，因此有可能用作 COVID-19 解毒剂。这项研究将为喹啉类抗疟药物抑制 SARS-CoV-2 病毒感染的机制提供更多见解。关键词：ACE2 受体，COVID-19，氯喹，羟氯喹，奎宁，SARS-CoV-2
在2型糖尿病的植物化学物质的硅分子对接中：网络药理学方法
iabetes mellitus是一种内分泌疾病。2型糖尿病被定义为碳水化合物，脂质和蛋白质的代谢缺陷，原因是胰岛素产生降低或胰岛素耐药性增加或两者的组合（1）。在2022年，根据国际糖尿病联合会（IDF）（https://idf.org/），5.37亿和9000万人分别在全球和东南亚患有糖尿病。在9000万个人中，有7,740万是印第安人，预计到2045年将超过1.34亿。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。 根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。 T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。 因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。 必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。
提案请求（RFP）用于台式计算机，笔记本电脑，监视器，码头站，平板电脑和Windows 11 Pro Volume Licens
o在附件大楼，法院，Dhome，Central Dispatch/EMA和EMS/Highway的附件大楼的所有单元交付和设置。o部署和测试每个单元以确保操作状态。与Grant County IT合作，制定时间表的部署策略。格兰特县将为新设备提供主图像。o拆除和处置现有台式机，笔记本电脑，平板电脑和监视器。4。支持服务：
对接绿色生态走廊评估2025
查看多年来记录物种的NBIS统计数据表明，从1840- 1960年，观察者正式对几种物种进行了正式记录。然而，从1980年代开始，已经跟踪了该地区存在的物种的广泛记录，其原木最高为1980年（7199），然后是2000年（2584）。这并不意味着在1980年代之前，这些物种在该地区不存在，但是，此时不同的从业人员可能尚未使用正式的数据记录。在过去的十年中，记录的物种记录已大大降低，这表明该地区存在不同的生物多样性特征的存在下降。一位当地居民还保留了89只不同的鸟类的记录，这些鸟类已参观了该村，并在2022年至2023年的3公里半径内看到，该鸟类在附录A中提供了信息。
对...
12 M.Pharm。，博士，印度泰米尔纳德邦Senghundhar药学院校长。 摘要Monkeypox病毒（MPXV）已作为严重的公共卫生威胁重新浮出水面，需要快速发展有效的治疗方法。 分子对接一直是发现可能的MPXV抑制剂的重要方法。 本综述的目的是使用不同的配体对MPXV蛋白进行分子对接实验进行详尽的分析和比较。 我们检查了15个对接研究中15个配体的结合亲和力，相互作用和结构要求。 根据我们的研究，表明配体具有鼓励对MPXV蛋白的抑制潜力。 此外，我们发现临界残基和化学连接对于有效的配体结合至关重要。 我们对从这些研究获得的结果进行了详细的检查，包括分子相互作用，结合亲和力以及从对接模拟获得的结构见解。 关键词：蒙基蛋白病毒，分子对接，猴子痘病毒蛋白，基于配体设计，基于结构的设计，抗病毒疗法。 引言是一种高度严重的人畜共患感染，影响了全世界的人（MONKEY POX病毒（MPXV））。 有了很少的有效药物，分子对接已成为识别潜在治疗的关键方法。 本文提供了对MPXV进行的分子对接研究的全面概述，重点是已研究为潜在抑制剂的各种配体。12 M.Pharm。，博士，印度泰米尔纳德邦Senghundhar药学院校长。摘要Monkeypox病毒（MPXV）已作为严重的公共卫生威胁重新浮出水面，需要快速发展有效的治疗方法。分子对接一直是发现可能的MPXV抑制剂的重要方法。本综述的目的是使用不同的配体对MPXV蛋白进行分子对接实验进行详尽的分析和比较。我们检查了15个对接研究中15个配体的结合亲和力，相互作用和结构要求。根据我们的研究，表明配体具有鼓励对MPXV蛋白的抑制潜力。此外，我们发现临界残基和化学连接对于有效的配体结合至关重要。我们对从这些研究获得的结果进行了详细的检查，包括分子相互作用，结合亲和力以及从对接模拟获得的结构见解。关键词：蒙基蛋白病毒，分子对接，猴子痘病毒蛋白，基于配体设计，基于结构的设计，抗病毒疗法。引言是一种高度严重的人畜共患感染，影响了全世界的人（MONKEY POX病毒（MPXV））。有了很少的有效药物，分子对接已成为识别潜在治疗的关键方法。本文提供了对MPXV进行的分子对接研究的全面概述，重点是已研究为潜在抑制剂的各种配体。人类可以通过与病人或动物密切接触，并与被病毒污染的物体接触，从而收缩猴子痘。发烧，皮疹和淋巴结肿大只是人类猴子痘的感染可能引起的一些问题。猴子痘可以导致肺炎，脑炎，威胁性角膜炎和随后的细菌感染[1]。
原始研究文章的药房分子对接研究研究了一些新型单苯乙烯针对一氧化氮合酶的抗抑郁药的衍生物
背景：重度抑郁症（MDD）是一种重要的，在极端情况下是致命状况。尽管进行了全面研究，对疾病的病因，特定过程和调节途径的理解仍然不足。先前的研究表明，单丙烯衍生物具有明显的抗抑郁特性。尽管如此，其机制仍然不足。我们研究的目的是阐明抑郁症治疗中单苯乙烯衍生物的机制。目的：当前调查的目的是揭示单苯乙烯衍生物在治疗抑郁症中的机制。方法论：当前研究的科学验证是通过基于计算的分子对接研究对选定铅分子针对NOS酶进行的。结果：分子对接结果，表明α-丁烯，柠檬烯和carveol的结合能分别为-5.2，-5.75和-5.5 kcal/mol。对于α-Pineene，Limonene和Carveol的IC50值分别为0.12、0.10和0.11。结论：发现结果表明，每种选定的铅化学化学额外研究表明对NOS的显着抑制活性，因此揭示了其抗抑郁剂的潜力。关键字：单二烯，分子对接，α-丁烯，柠檬烯和摄氏。i ntroduction版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润
HIV-1或人类免疫缺陷病毒1型，是一种全球大流行，影响了全球数百万个个体。作为该病毒生命周期的多功能酶，逆转录酶（RT）是药物发现的重要靶标。rt抑制剂主要分为两种类型：非核苷逆转录酶抑制剂（NNRTIS）和核苷逆转录酶抑制剂（NRTIS），尽管其他类别，例如核苷酸逆转录酶抑制剂（NRTIS），也存在。分子对接和药效团建模方法和DFT（密度功能理论）计算是HIV-1药物发现中的重要一步。在当前的研究中，我们在计算机方法中使用了探索新型苯咪唑唑酮（1,3-二氢-2H-2H-Benzimidazol-2-one）衍生物的结合模式。因此，对HIV-1 RT的野生型和突变形式进行了苯甲酰唑酮化合物，包括K103N，Y181C和双突变体K103N/Y181C。分子对接的结果使我们能够选择两种苯甲酰唑酮化合物（L15和L17）作为促进具有良好结合亲和力的抑制剂，不仅与野生型HIV -1（L15：-11.5：-11.5 kcal/mol/mol和L17：-11.4：11.4 kcal/mol），而且还针对Mol Y181和2 Kc/Mol Y181和2 lt Y181。 L17：-10.1 kcal/mol），K103N（L15：-11.5 kcal/mol和L17：-11.6 kcal/mol）和双突变体K103N/Y181C（L15：-11.1 kcal/mol/mol和L17：-9.9 kcal/mol）。此外，设计的配体的特征是基于ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的理想药代动力学特性。在这项工作结束时，对候选药物（L15和L17）进行了返回研究，以简化其合成。
牙龈卟啉单胞菌诱发的女性牙周炎模型中血清 C 反应蛋白升高：体内和分子对接
牙周炎与全身多种疾病关系密切，而牙龈卟啉单胞菌是牙周炎发生发展的关键，C反应蛋白（CRP）是细菌感染引起的全身炎症的主要指标之一。本研究以P. gingivalis诱发的雌性大鼠模型，通过体内实验和分子对接的方法评估血清CRP水平的升高。本研究使用P. gingivalis悬浮液于下颌第一左右磨牙近中龈沟中诱发雌性动物模型，剂量为0.05 ml，每三天注射一次，共19天。根据观察期使用致死剂量的氯胺酮对动物实施安乐死，并心脏采血。CRP测定使用ELISA试剂盒。分子对接分析采用Protein Data Bank网站、Pymol软件和ClusPro 2.对CRP水平进行统计学分析，采用方差分析（ANOVA）(p<0.05)。结果显示，雌性牙周炎大鼠模型组血清CRP水平明显高于对照组（p=0.000），在观察期范围内各组间差异无统计学意义（p>0.05），但同一观察期内对照组与雌性牙周炎模型组血清CRP水平有差异（p<0.05）。CRP-赖氨酸特异性牙龈蛋白酶（KGP）键能是P. gingivalis其他毒力因子的CRP键中最低且最稳定的（-1038.6）。综上所述，P. gingivalis诱导可升高雌性牙周炎模型中的CRP水平。
分子对接，MD模拟，合成，DFT和生物学评估以及与Para Nitro苯基
伏诺替纳斯特的结构特征显示了三个部分，例如表面识别苯甲酰胺，接头己酰基和金属结合羟氨酸。在这项工作中，用取代的苯基环改变了表面识别组，咪唑基 - 三唑组用相同的金属结合羟氨基酸更改了接头组，最后设计了（F1-F4）分子。然后将所有设计的分子对接使用HDAC 2（4LXZ）受体。f4显示-8.7 kcal/mol的最大结合能，标准vornostat显示-7.2 kcal/mol。所有设计的分子都是使用gromacs软件模拟的分子动力学，以确定RMSD，RMSF，SASA和氢键的数量。所有仿真数据显示配体和受体之间的良好相互作用。然后，所有分子均由三个部分合成：a。二硝基苯基连接的三唑羟酸的合成，b。取代的恶唑酮衍生物的合成和c。在最后一步中，对替代的恶唑酮衍生物和二硝基苯基链接的三唑羟氨基酸反应，以产生最终的分子集（F1-F4）。DFT分析确定，F4以良好的亲电性而出现为最反应性分子。此外，对乳腺癌细胞系的体外抗增殖活性表明，F4是所有合成分子中最有效的抗癌分子。
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。