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J-GLOBAL ID：202202266806217545   整理番号：22A0429902

SARS-CoV-23CLペルメアーゼプロ阻害剤のリガンドに基づく定量的構造評価:構造に基づく多分子モデル化証拠の光における解析【JST・京大機械翻訳】

Ligand-based quantitative structural assessments of SARS-CoV-2 3CL^pro inhibitors: An analysis in light of structure-based multi-molecular modeling evidences

著者 (5件)： Adhikari Nilanjan (Natural Science Laboratory, Division of Medicinal and Pharmaceutical Chemistry, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata 700032, India) ,  Banerjee Suvankar (Natural Science Laboratory, Division of Medicinal and Pharmaceutical Chemistry, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata 700032, India) ,  Baidya Sandip Kumar (Natural Science Laboratory, Division of Medicinal and Pharmaceutical Chemistry, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata 700032, India) ,  Ghosh Balaram (Epigenetic Research Laboratory, Birla Institute of Technology and Science-Pilani Hyderabad Campus, Shamirpet, Hyderabad, India, 500078) ,  Jha Tarun (Natural Science Laboratory, Division of Medicinal and Pharmaceutical Chemistry, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata 700032, India)
資料名： Journal of Molecular Structure  (Journal of Molecular Structure)
巻： 1251  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0948B  ISSN： 0022-2860  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)

抄録/ポイント： COVID-19により,全世界は壊滅的状況を受けているが,そのような薬物候補のない治療は,まだ独占的に確立されている。その状況において,SARS-CoV-23CLpro阻害性を持つ69種の多様な化学物質を,異なる内部および外部検証線形(SW-MLRおよびGA-MLR),非線形(ANNおよびSVM)QSAR,およびHQSARモデルの構築のために考慮し,SARS-CoV-23CLpro阻害に必要な重要な構造的および物理化学的特徴を同定した。重要なことに,2-オキソピロリジニルメチルおよびベンジルエステル機能,およびメチレン(ヒドロキシ)スルホン酸弾頭基は,より高いSARS-CoV-23CLpro阻害を保持するために重要であった。また,これらのGA-MLRとHQSARモデルを適用して,いくつかの既に目的とする薬物を予測した。GA-MLRモデルに従って,クルクミン,リバビリン,サキナビル,セピモスタット,およびレムデスビルは強力なものであり,一方,HQSARモデルによれば,ルラシドン,サキナビル,ロピナビル,エルバスビル,およびパルタプレビルは,非常に効果的なSARS-CoV-23CLpro阻害剤であった。また,これらの目的とする薬物の結合様式を,分子ドッキング,分子動力学(MD)シミュレーション,および研究者のいくつかのグループによって行われた結合エネルギー計算によって正当化した。したがって,本研究は,将来のCOVID-19薬物発見プロセスを加速する重要な構造パラメータを見つけることができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 結合エネルギー ,  シミュレーション ,  *構造解析 ,  線形性 ,  化学物質 ,  構造パラメータ ,  分子動力学 ,  定量的構造活性相関 ,  *分子モデル ,  ジエン ,  フェノール類 ,  フェノールエーテル ,  エノン ,  ジケトン
準シソーラス用語： 分子ドッキング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： COVID-19 ,  SARS-CoV-23CL Overhaus ,  QSAR ,  ANN ,  SVM ,  HQSAR

分類 (5件)： 抗ウイルス薬の基礎研究  (GW17040O) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  酵素一般  (EB09010D) ,  薬物の構造活性相関  (GV01050B) ,  酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W)

物質索引 (4件)： ロピナビル ,  エルバスビル ,  サキナビル ,  クルクミン

タイトルに関連する用語 (8件)： ペルメアーゼ ,  阻害剤 ,  リガンド ,  定量 ,  構造評価 ,  分子モデル ,  証拠 ,  解析