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J-GLOBAL ID：202202235956062542   整理番号：22A0740719

SARS-CoV-2主要プロテアーゼ阻害剤の文法進化に基づく設計【JST・京大機械翻訳】

Grammatical evolution-based design of SARS-CoV-2 main protease inhibitors

著者 (7件)： Frausto-Parada Francisco (Department of Chemistry, Natural and Exact Sciences Division, University of Guanajuato, Noria Alta S/N, Guanajuato-36050, Mexico. [e-mail]) ,  Vargas-Rodriguez Ismael ,  Mercado-Sanchez Itzel ,  Bazan-Jimenez Adan ,  Diaz-Cervantes Erik ,  Sotelo-Figueroa Marco A. ,  Garcia-Revilla Marco A.
資料名： Physical Chemistry Chemical Physics  (Physical Chemistry Chemical Physics)
巻： 24  号： 8  ページ： 5233-5245  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0271C  ISSN： 1463-9076  CODEN： PPCPFQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一連のSARS-CoV-2主要プロテアーゼ(SARS-CoV-2-Mpro)阻害剤を,進化文法アルゴリズムを用いてモデル化した。SARS-CoV-2の主要プロテアーゼMproを阻害する最良の候補を見つける自動化プログラムを作成した。候補は,上記の目標のファーマコフォアモデルに基づいて構築した。そのような分子の関連部分は,参照部分に類似した化学挙動を有するデータ-基底関数系を用いて修飾した。さらに,SMILES言語を用いて3D化学構造を1D単語に変換した。次に,進化文法アルゴリズムを使用して,化学空間を調査して,新しい候補を得て,それを評価関数として分子結合分析の結合エネルギーによって評価した。最後に,16の分子が著者らのプログラムの3つの実行で得られ,そのうちの3つはSARS-CoV-2-Mpro阻害剤として有望な結合特性を示した。それらの1つ,TTOは100ns分子動力学実験の間,その関連結合特性を維持した。この理由で,TTOはSARS-CoV-2-Mproを阻害する最良の候補である。この寄与のために開発したソフトウェアは次のURLで利用可能である。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  結合エネルギー ,  分子構造 ,  自動化 ,  言語 ,  評価関数 ,  *文法 ,  *ペプチド結合ヒドロラーゼ ,  ソフトウェア ,  一次元 ,  *プロテイナーゼ阻害剤 ,  三次元 ,  分子動力学 ,  基底関数系 ,  単語
準シソーラス用語： 化学構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無機化合物一般及び元素  (CD01010D) ,  分子化合物  (CE02000C) ,  分子の電子構造  (BH05010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： SARS-CoV-2 ,  プロテアーゼ阻害剤 ,  文法 ,  進化 ,  設計