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J-GLOBAL ID:202002246005333924   整理番号:20A2478487

分子ドッキングシミュレーションによるSARS-CoV-2に対する潜在的抗ウイルス活性薬物の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigating the potential antiviral activity drugs against SARS-CoV-2 by molecular docking simulation
著者 (1件):
資料名:
巻: 318  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0924A  ISSN: 0167-7322  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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最近,瘢痕性ウイルス性肺炎は(COVID-19)が世界全体を掃引していることが知られている。新しいウイルス株はコロナウイルスファミリーに属するSARS-CoV-2と命名された。現在の医学研究は,新規治療薬の開発に向けられているが,今までに承認された抗ウイルス薬はない。医療規模では,承認された薬剤の開発は時間のかかるプロセスであり,したがって,研究は,リガンドと薬物マルチモーダル構造に基づくデザインのスクリーニングに向けられ,次に,主要なウイルスプロテアーゼにドッキングし,活性結合部位を研究する。バイオインフォマティクスアプローチは,それらの臨床実施前に,リガンドと薬物の包括的な範囲の能力を評価するために使用した。本研究では,分子ドッキングシミュレーションによる計算アプローチを,SARS-CoV-2ゲノムに対する薬物,天然源および阻害化合物の抗ウイルス活性のスクリーニングのために実施した。主なウイルスプロテアーゼを蛋白質データバンク(PDB#6YB7)から収集し,19の承認された抗ウイルス薬,PubChemからダウンロードしたCOVID-19に対する10の天然阻害リガンド,を大腸菌BL_21(DE_3)に対して最適化した10の自然源に加えて,COVID-19に対するこれら候補の抗ウイルス活性を同定した。ドッキング結果は有望であり,報告されたリガンドがSARS-CoV-2主プロテアーゼに強固に結合し,その感染性影響の阻害を導くことを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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抗ウイルス薬の基礎研究 
タイトルに関連する用語 (5件):
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