Computational virtual screening has become an essential platform of drug discovery for the efficient identification of active candidates. Moleculardocking, a key technology of receptor-centric virtual screening, is commonly used to predict the binding affinities of chemical compounds on target receptors. Despite the advancement and extensive application of these methods, substantial improvement is still required to increase their accuracy and time-efficiency. Here, we evaluate several advanced structure-based virtual screening approaches for elucidating the rank-order activity of chemical libraries, and the quantitative structureactivity relationship (QSAR). Our results show that the ensemble-average free energy estimation, including implicit solvation energy terms, significantly improves the hit enrichment of the virtual screening. We also demonstrate that the assignment of quantum mechanical-polarized (QM-polarized) partial charges to docked ligands contributes to the reproduction of the crystal pose of ligands in the docking and scoring procedure.
Mammalian olfactory receptors are a family of G protein-coupled receptors (GPCRs) that occupy a large part of the genome. In human genes, olfactory receptors account for more than 40% of all GPCRs. Several types of GPCR structures have been identified, but there is no single olfactory receptor whose structure has been determined experimentally to date. The aim of this study was to model the interactions between an olfactory receptor and its ligands at the molecular level to provide hints on the binding modes between the OR2W1 olfactory receptor and its agonists and inverse agonists. The results demonstrated the modes of ligand binding in a three-dimensional model of OR2W1 and showed a statistically significant difference in binding affinity to the olfactory receptor between agonists and inverse agonists.
The influenza A (H1N1) virus, also known as swine flu is a leading cause of morbidity and mortality since 2009. There is a need to explore novel anti-viral drugs for overcoming the epidemics. Traditionally, different plant extracts of garlic, ginger, kalmegh, ajwain, green tea, turmeric, menthe, tulsi, etc. have been used as hopeful source of prevention and treatment of human influenza. The H1N1 virus contains an important glycoprotein, known as neuraminidase (NA) that is mainly responsible for initiation of viral infection and is essential for the life cycle of H1N1. It is responsible for sialic acid cleavage from glycans of the infected cell. We employed amino acid sequence of H1N1 NA to predict the tertiary structure using Phyre2 server and validated using ProCheck, ProSA, ProQ, and ERRAT server. Further, the modelled structure was docked with thirteen natural compounds of plant origin using AutoDock4.2. Most of the natural compounds showed effective inhibitory activity against H1N1 NA in binding condition. This study also highlights interaction of these natural inhibitors with amino residues of NA protein. Furthermore, among 13 natural compounds, theaflavin, found in green tea, was observed to inhibit H1N1 NA proteins strongly supported by lowest docking energy. Hence, it may be of interest to consider theaflavin for further in vitro and in vivo evaluation.
Tetrazoles were designed and synthesized as potential inhibitors of triple monoamine neurotransmitters (dopamine, norepinephrine, serotonin) reuptake based on the functional and docking simulation of compound 6 which were performed in a previous study. The compound structure consisted of a tetrazole-linker (n)-piperidine/piperazine-spacer (m)-phenyl ring, with tetrazole attached to two phenyl rings (R1 and R2). Altering the carbon number in the linker (n) from 3 to 4 and in the spacer (m) from 0 to 1 increased the potency of serotonin reuptake inhibition. Depending on the nature of piperidine/piperazine, the substituents at R1 and R2 exerted various effects in determining their inhibitory effects on monoamine reuptake. Docking study showed that the selectivity of tetrazole for different transporters was determined based on multiple interactions with various residues on transporters, including hydrophobic residues on transmembrane domains 1, 3, 6, and 8. Co-expression of dopamine transporter, which lowers dopamine concentration in the biophase by uptaking dopamine into the cells, inhibited the dopamine-induced endoctytosis of dopamine D2 receptor. When tested for compound 40 and 56, compound 40 which has more potent inhibitory activity on dopamine reuptake more strongly disinhibited the inhibitory activity of dopamine transporter on the endocytosis of dopamine D2 receptor. Overall, we identified candidate inhibitors of triple monoamine neurotransmitter reuptake and provided a theoretical background for identifying such neurotransmitter modifiers for developing novel therapeutic agents of various neuropsychiatric disorders.
Roy, Nabarun;Davis, Sangeetha;Narayanankutty, Arunaksharan;Nazeem, PA;Babu, TD;Abida, PS;Valsala, PA;Raghavamenon, Achuthan C
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권6호
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pp.2883-2888
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2016
Background: Breast cancer (BC) is a serious lifestyle disease. There are several prognostic biomarkers like nuclear receptors whose over-expression is associated with BC characteristics. These biomarkers can be blocked by compounds with anti-cancer potential but selection must be made on the basis of no adverse side effects. This study is focused on finding of compounds from a plant source garlic. Materials and Methods: Twenty compounds from garlic and five targets considered involved in BC were retrieved from Pubchem database and Protein Data Bank respectively. They were docked using Accelrys Discovery Studio (DS) 4.0. The compounds which showed interaction were checked for drug likeliness. Results: Docking studies and ADMET evaluation revealed twelve compounds to be active against the targets. All the compounds displayed highly negative dock scores which indicated good interactions. Conclusions: The results of this study should help researchers and scientists in the pharmaceutical field to identify drugs based on garlic.
A series of 3-(substituted-benylidene)-1, 3-dihydro- indolin-2-one, 3-(substituted-benylidene)-1, 3-dihydro- indolin-2-thione and 2, 2'-dithiobis 3-(substituted-benylidene)-1, 3-dihydro-indole derivatives was investigated as inhibitor of $p60^{c-Src}$tyrosine kinase by performing receptor docking studies and inhibitory activity toward tyrosine phosphorylation. Some compounds were shown to be docked at the site, where the selective inhibitor PP1 [1-tert-Butyl-3-p-tolyl-1H-pyrazolo[3,4-d]pyrimidine-4-yl-amine] was embedded at the enzyme active site. Evaluation of all compounds for the interactions with the parameters of lowest binding energy levels, capability of hydrogen bond formations and superimposibility on enzyme active site by docking studies, it can be assumed that 3-(substituted-benzylidene)-1, 3-dihydro-indolin-2-one and thione derivatives have better interaction with enzyme active site then 2, 2'-dithiobis 3-(substituted-benzylidene)-1, 3-dihydro indole derivatives. The test results for the inhibitory activity against tyrosine kinase by Elisa method revealed that 3-(substituted-benylidene)-1, 3-dihydro- indolin-2-thione derivatives have more activity then 3-(substituted-benylidene)-1, 3-dihydro- indolin-2-one derivatives.
Gopal, Velmani;AL Rashid, Mohammad Harun;Majumder, Sayani;Maiti, Partha Pratim;Mandal, Subhash C
대한약침학회지
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제18권2호
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pp.7-18
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2015
Objectives: Lawsone (1,4 naphthoquinone) is a non redox cycling compound that can be catalyzed by DT diaphorase (DTD) into 1,2,4-trihydroxynaphthalene (THN), which can generate reactive oxygen species by auto oxidation. The purpose of this study was to evaluate the toxicity of the phytomarker 1,4 naphthoquinone and its metabolite THN by using the molecular docking program AutoDock 4. Methods: The 3D structure of ligands such as hydrogen peroxide ($H_2O_2$), nitric oxide synthase (NOS), catalase (CAT), glutathione (GSH), glutathione reductase (GR), glucose 6-phosphate dehydrogenase (G6PDH) and nicotinamide adenine dinucleotide phosphate hydrogen (NADPH) were drawn using hyperchem drawing tools and minimizing the energy of all pdb files with the help of hyperchem by $MM^+$ followed by a semi-empirical (PM3) method. The docking process was studied with ligand molecules to identify suitable dockings at protein binding sites through annealing and genetic simulation algorithms. The program auto dock tools (ADT) was released as an extension suite to the python molecular viewer used to prepare proteins and ligands. Grids centered on active sites were obtained with spacings of $54{\times}55{\times}56$, and a grid spacing of 0.503 was calculated. Comparisons of Global and Local Search Methods in Drug Docking were adopted to determine parameters; a maximum number of 250,000 energy evaluations, a maximum number of generations of 27,000, and mutation and crossover rates of 0.02 and 0.8 were used. The number of docking runs was set to 10. Results: Lawsone and THN can be considered to efficiently bind with NOS, CAT, GSH, GR, G6PDH and NADPH, which has been confirmed through hydrogen bond affinity with the respective amino acids. Conclusion: Naphthoquinone derivatives of lawsone, which can be metabolized into THN by a catalyst DTD, were examined. Lawsone and THN were found to be identically potent molecules for their affinities for selected proteins.
The main mycobacterial infection in human is tuberculosis caused by Mycobacterium tuberculosis. Tuberculosis is the leading infectious cause of death in the world. Therefore there is continuing and compelling need for new and improved treatment for tuberculosis. The entire logic towards design of new compounds containing 4-hydroxy-N'-(1,3-thiazoldin- 2-yldene)benzohydrazide moiety is basically for superior antimycobacterial activity. The recent advances in QSAR and computer science have provided a systematic approach to design a structure of any compound and further, the biological activity of the compound can be predicted before synthesis. The 3D-QSAR studies for the set of 4-hydroxy-N'-(1,3-thiazoldin- 2-yldene)benzohydrazide and their derivatives were carried out by using V-life MDS (3.50). The various statistical methods such as Multiple Linear Regression (MLR), Partial Least Square Regression (PLSR), Principle Component Regression(PCR) and K nearest neighbour (kNN) were used. The kNN showed good results having cross validated $r^2$ 0.9319, $r^2$ for external test set 0.8561 and standard error of estimate 0.2195. The docking studies were carried out by using Schrodinger GLIDE module which resulted in good docking score in comparison with the standard isoniazid. The designed compounds were further subjected for synthesis and biological evaluation. Antitubercular evaluation of these compounds showed that (4.a), (4.d) and (4.g) found as potent inhibitor of H37RV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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