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研究论文整合网络药理学，分子对接和实验验证，以探索槲皮素的药理机制
慢性非治疗糖尿病伤口（DW）对社会和个人都构成了挑战。先前的研究表明，饮食中等的槲皮素（QCT）有益于预防糖尿病并发症，包括非治疗DW。但是，很少有研究研究了针对DW的QCT相关分子机制。在本研究中，我们首先将网络药理学与分子对接和实验验证进行了研究，以研究与QCT相关的治疗靶标和治疗DW的机制。最后，从在线数据库中获得了191个与QCT相关的靶标和1750个与DW相关的致病靶标。删除重复项后，最终确定了槲皮素的90个潜在的治疗靶标。此外，预测7个具有较高程度的目标，包括IL-6，EGFR，SRC，TNF，AKT1，JUN和MMP9作为QCT的中央治疗靶标，用于治疗DW。功能富集分析表明，QCT施加了强大的多白素调节活动。此外，KEGG富集分析表明，糖尿病并发症中的几种信号通路，包括年龄板信号通路IL-17，PI3K-AKT，TNF，HIF-1，VEGF，被预测为治疗DW处理DW的QCT的关键调节剂。分子对接结果表明，QCT与预测靶标具有强大的结合活性。结合了网络药理学与实验验证，我们首次系统地研究了与DW处理的QCT相关性治疗靶标和潜在途径。此外，验证实验表明QCT可能会显着减弱炎症细胞因子的表达，并且PI3K-AKT信号传导途径的调节可能是QCT药理机制以治疗DW的重要机制。我们的研究可能为DW治疗提供理论基础。
碳覆盖金属氧化物纳米粒子与标准药物在癌症和细菌感染中的分子对接和毒性比较
摘要 引言：纳米粒子 (NPs) 具有独特的物理化学性质，因而具有较高的表面积与体积比，在各种药物设计中备受关注。由于检查新设计的粒子与不同靶标之间的相互作用对于治疗各种疾病非常重要，因此检查这些粒子与不同靶标（其中许多是蛋白质）之间相互作用的技术现在非常普遍。方法：本研究使用 AutoDock 4.2.6 软件工具的分子对接技术研究了覆盖碳层的金属氧化物纳米粒子 (MONPs)（Ag 2 O 3 、CdO、CuO、Fe 2 O 3 、FeO、MgO、MnO 和 ZnO NPs）与与癌症和细菌感染靶标相关的标准药物之间的相互作用。最后，使用 PRO TOX-II 在线工具比较这些 MONPs 与标准药物的毒性（LD 50 ）和分子量。结果：根据半柔性分子对接过程中获得的数据，MgO 和 Fe 2 O 3 NPs 在许多情况下的表现优于标准药物。MONPs 通常具有比标准药物更低的 50% 致死剂量 (LD 50 ) 和更高的分子量。MONPs 在三种疾病中对不同靶标的结合能差异很小，这可能归因于 MONPs 特定的物理化学和药效团性质。结论：MONPs 的毒性是基于它们的药物开发的主要挑战之一。根据这些分子对接研究的结果，在所研究的 MONPs 中，MgO 和 Fe 2 O 3 NPs 的效率最高。
研究分子对接和ADMET预测姜黄素衍生物作为2-α酪蛋白激酶抑制剂
酪蛋白激酶2-α蛋白是治疗白血病癌的靶标之一，它是调节白血病癌生生长的重要分子。姜黄素化合物被证明具有2-α酪蛋白抑制剂的活性，但仍没有研究将姜黄素衍生物化合物作为2-α酪蛋白酶抑制剂进行测试。这项研究的目的是根据酪蛋白化合物及其衍生物作为酪蛋白激酶抑制剂2-αIDGDP：3PE1：3PE1通过分子对接（基于最低的键合能（ΔG）和相互作用），并知道ADMET的预测。所使用的方法是带有自动库克工具1.5.7的分子张力。接下来是Lipinski对姜黄素化合物的五（RO5）测试及其衍生物的规则，并伴随着使用Swiss Adme和Admetsar进行ADMET筛选。获得的结果是三种测试化合物，具有最佳的游离键能（ΔG），即DI -O -O -ECETEDETEDEMETHOXY CURCUMIN = -10.13 kcal/mol，二甲氧基姜黄素= -9.93 kcal/mol/mol和Dimethyl Curcumin = -9,88 kacal/mol。氨基酸残基最大程度地形成氢键的是valine（Val 116）多达22种相互作用，其次是赖氨酸（Lys 68）（Lys 68）多达18种相互作用，而天冬氨酸（ASP 175）（ASP 175）多达17个相互作用。三种最佳测试化合物还符合RO5标准，并且在这些化合物中进行ADMET筛选显示了活性预测的结果，因为2-α酪蛋白抑制剂具有吸收参数，分布，代谢，排泄，毒性（ADMET）已经很好。基于从这项研究获得的数据，预计三种最佳测试化合物具有2-α酪蛋白抑制剂的潜力。
基于自动 QSAR 的主动学习对接，用于鉴定恶性疟原虫 Hsp90 的潜在抑制剂作为抗疟药物
疟疾主要由恶性疟原虫引起，仍然是一个严重的公共卫生问题，因此需要开发新的抗疟药物。恶性疟原虫热休克蛋白 90 (Hsp90) 对寄生虫的生存不可或缺，也是一种很有前途的药物靶点。针对 N 端结构域的 ATP 结合口袋的抑制剂具有抗疟原虫作用。我们提出了一种从头主动学习 (AL) 驱动的方法，结合对接来预测具有独特支架和对 PfHsp90 优先选择性的抑制剂。预测在 ATP 结合口袋处与 PfHsp90 结合并具有抗疟原虫活性的参考化合物被用于生成 10,000 种独特衍生物并建立自动定量结构活性关系 (QSAR) 模型。进行滑动对接以预测衍生物和从 ChEMBL 数据库获得的 15,000 多种化合物的对接得分。对模型进行反复训练和测试，直到最佳的基于 Kennel 的偏最小二乘 (KPLS) 回归模型达到收敛，该模型的训练集回归系数 R2 = 0.75，测试集的平方相关预测 Q2 = 0.62。使用诱导拟合对接和分子动力学模拟重新评分使我们能够优先考虑 15 种 ATP/ADP 类设计理念以供购买。这些化合物对恶性疟原虫 NF54 菌株表现出中等活性，IC 50 值为 ÿ 6 μ M，对 PfHsp90 表现出中等至弱亲和力（KD 范围：13.5–19.9 μ M），与报道的 ADP 亲和力相当。最有效的化合物是 FTN-T5（PfN54 IC 50：1.44 μ M；HepG2/CHO 细胞 SI ÿ 29），它以中等亲和力（KD：7.7 μ M）与 PfHsp90 结合，为优化工作提供了起点。我们的工作证明了 AL 在快速识别用于药物发现的新分子（即命中识别）方面具有巨大实用性。FTN-T5 的效力对于设计物种选择性抑制剂以开发更有效的抗疟药物至关重要。
用有机硫和类黄酮化合物的虚拟筛查和分子对接研究，靶向雌激素受体蛋白的大蒜
摘要：乳腺癌正在成为死亡的主要危险因素，影响数百万妇女。这种癌症会发展出几种理想的特性，这些特性会损害女性中常规乳腺的维持。ER-α蛋白的过度膨胀可以通过刺激生物体中的雌激素基因表达来驱动，这可能导致各种乳腺癌的改善和进步。结果，它涵盖了临床研究中的广泛的生化治疗靶标。在当前研究中评估了几种植物蛋白L.（大蒜）的几种植物化学成分（有机硫化合物和类黄酮）的能力和结合能力。这项研究中研究的化学物质与3ERT分子具有显着关联。yriin与3ERT（-4.8 kcal/mol）具有最好的脂溶性化合物接触，而S-酰胺级别的半胱氨酸具有与3ERT（-4.6 kcal/mol）的最佳水溶性化合物相互作用。在测试的所有类黄酮中，黄酮植物化合物Kaempferol具有最大结合能（-8.0 kcal/mol）。已经发现类黄酮类似物对蛋白3ert的亲和力比所检查的有机硫化合物具有更高的亲和力，从而导致广泛的体外研究。
分子对接筛选、计算机药物设计和 10-脒基苯并萘啶作为恶性疟原虫有效抑制剂的 ADME 预测
摘要：由于抗药性的不断出现和蚊媒的适应性，疟疾的管理和控制仍然具有挑战性。这需要不断发现有效的抗疟药物。恶性疟原虫的乳酸脱氢酶 (Pf LDH) 是寄生虫能量产生的重要催化剂。Pf LDH 是抗疟药物设计和发现的重要靶点，因为抑制它会导致寄生虫死亡。在本研究中，通过分子对接筛选了 15 种对氯喹敏感和氯喹抗性的恶性疟原虫菌株有效的 10-脒基苯并萘啶分子，以找到 Pf LDH 的主要抑制剂。化合物的结合亲和力范围为 -5.5 至 -7.8kcal/mol。对结合亲和力最高的化合物进行修饰，设计了九种新型 10-脒基苯并萘啶。设计的化合物对靶标具有更好的结合亲和力，范围从 -7.8 到 -8.8kcal/mol，其中四种化合物的结合亲和力优于 10-脒基苯并萘啶抗疟药 Pyronaridine。此外，通过计算机模拟预测了设计化合物的 ADME 特性，并使用 Lipinski 的五规则和 Veber 的二规则研究了它们的药物相似性。根据这些规则，化合物 D1、D2、D3、D4、D5 和 D8 是潜在的口服候选药物。化合物 D2、D3 和 D8 具有良好的结合亲和力和 ADME 特性，因此可以开发成针对 Pf LDH 的强效抗疟药。这项工作的结果可用于开发能够抑制 Pf LDH 的活性抗疟药。关键词：分子对接，10-脒基苯并萘啶，恶性疟原虫乳酸脱氢酶，ADME 特性，计算机药物设计 1. 简介 疟疾是世界热带和亚热带地区常见的一种传染病，在非洲很流行，2022 年全球 94% 的病例都发生在非洲 [1]。该地区疟疾负担最重的原因可能是卫生条件差，导致媒介（雌性按蚊）繁殖，从而将寄生虫（疟原虫）在人与人之间传播。根据世卫组织 2023 年世界疟疾报告，尼日利亚占全球疟疾病例和死亡人数的 27% 和 31%，是世界上疟疾病例和死亡人数最多的国家 [1]。恶性疟原虫
乳杆菌属的差异。在传统和工业蔬菜泡菜之间
Alperönder1，GülceDavutlar 2，Mehmet Ay 1，FerahCömertInder3 *抽象的鞘氨醇激酶（SPHKS）作为脂质激酶，催化鞘氨醇（SPH）（SPH）促成鞘氨酸1-磷酸盐（S1P）的磷酸化。靶向S1P信号通路是许多人类疾病的重要策略。在此，我们评估了药用植物的主要原型生物活性成分，并用类黄酮化合物进行了虚拟筛查研究，然后对靶向癌症治疗进行了分子对接和分子动力学（MD）模拟。通过Biovia Discovery Studio（DS）确定了计算机ADMET和吸毒结果。分子对接和分子动力学（MD）模拟是通过使用过滤的配体的Glide/SP和Desmond进行的。滑行/SP对接结果显示与Xanthohumol（Xn），8-丙烷纳明蛋白（8-PN）和Neobavaisoflavone对SPHK1的结合亲和力更高。三击在靶向SPHK1的特定氨基酸残基之间显示出强氢结合。在gromacs进行的200 ns MD模拟分析期间，SPHK1-XN和SPHK1-XN和SPHK1-Neobavaisoflavone复合物之间没有显着的结构变化。将Xn-和Neobavaisoflavone-蛋白质络合物的平均值与游离SPHK1进行比较，分别为0.2626 nm，0.2589 nm和0.2508 nm。结果，XN和8-PN和Neobavaisoflavone已被确定为SPHK1的潜在抑制剂候选者，以检查进一步的体外和体内研究。
基于结构的多靶点分子对接及分子动力学模拟分析筛选卵巢癌潜在抑制剂
卵巢癌 (OC) 是女性最常见的癌症之一。OC 是最致命和预后最差的疾病之一。目前，尚无获批的 OC 筛查测试或早期检测方法。因此，仍然迫切需要新的筛查、预防和早期检测策略。植物化合物最近在开发新的、有效的和负担得起的抗癌药物方面变得越来越重要。为了研究蛋白质-配体相互作用，使用分子对接和分子操作环境 (MOE) 工具来寻找目标蛋白的最佳抑制剂。使用分子对接计算化合物对 NY-ESO-1、RUNX3 和 UBE2Q1 蛋白活性位点的空间亲和力。使用 ADMET 分析来确定所选化合物的药物相似性，而使用 MD 模拟和 MMGBSA/MMPBSA 实验来进一步了解结合行为。临床前测试可以帮助确认我们的计算机研究的有效性，并确定该化合物是否可以用作治疗 OC 的抗癌药物。关键词：卵巢癌，抗癌药物，NY-ESO-1，RUNX3，UBE2Q1
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。
在天然衍生物中通过计算机模拟鉴定有希望治疗肝细胞癌的 PDE5 抑制剂：一项涉及对接和 ADMET 的研究
肝细胞癌 (HCC) 死亡率高，是全球面临的重大健康挑战，迫切需要先进的治疗策略。本研究采用计算机方法从已获批准的 IBS_Scaff 532 天然化合物库中识别潜在的磷酸二酯酶 5 (PDE5) 抑制剂。PDE5 抑制剂因其潜在的抗肿瘤作用而备受关注。研究人员使用分子对接模拟评估了这些化合物与调节细胞 cGMP 通路的 PDE5 酶的结合效果。此外，ADMET 分析预测了候选抑制剂的药理和安全性。值得注意的是，IBS_NC-0322 和 IBS_NC-0320 等化合物表现出良好的 ADMET 特性和强的结合亲和力。这些发现表明它们具有作为治疗 HCC 的治疗剂的潜力。虽然计算机模拟方法是宝贵的筛选工具，但后续的实验验证和临床试验对于确认至关重要。