計算および機械学習法によるクエルセチンとその腫瘍壊死因子α阻害活性の構造活性相関【JST・京大機械翻訳】

Ben Geoffrey A.S.; Ben Geoffrey A.S.; Christian Prasana Johanan; Christian Prasana Johanan; Muthu S.; Muthu S.

文献

J-GLOBAL ID：202202269879890044 整理番号：22A0689157

計算および機械学習法によるクエルセチンとその腫瘍壊死因子α阻害活性の構造活性相関【JST・京大機械翻訳】

Structure-Activity relationship of Quercetin and its Tumor Necrosis Factor Alpha inhibition activity by computational and machine learning methods

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資料名：
巻： 50 号： P7 ページ： 2609-2614 発行年： 2022年
JST資料番号： W3531A ISSN： 2214-7853 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)

腫瘍壊死因子αは炎症を仲介する炎症誘発性サイトカインである。腫瘍壊死因子α阻害剤は,関節炎および炎症性神経疾患を治療するために使用することができる。ケルセチンの腫瘍壊死因子α阻害能とその構造-活性相関研究を,コンピュータと機械学習ベースの方法を用いて行った。腫瘍Necrosis因子αを阻害するケルセチンの能力を,分子動力学シミュレーションを用いてSilicoでモデル化し,蛋白質-配位子複合体形成を研究した。蛋白質とリガンドの結合親和性をAutoDockを用いて推定した。Lipinskiの法則を用いて,ヒトにおける経口活性薬物であるケルセチンの様子を推定した。ケルセチンの生物活性に関与する電荷移動相互作用をNBO計算により研究した。ケルセチンの反応性サイトをMEPとELF計算により研究した。定量的構造活性相関研究を,機械学習QSARpythonパッケージ,PyQSARを用いて実行した。定量的構造-活性関係から,化学ポテンシャルは,ケルセチンに対するより良い腫瘍壊死因子-Alpha阻害活性および構造的に類似のフラボノイドに対して,より陽性で,求電子性指数がより陰性であると理解できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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生薬の薬理の基礎研究 , 消炎薬の基礎研究

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