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J-GLOBAL ID：202202281789909725   整理番号：22A1058191

SARS-CoV-2の主要プロテアーゼに対する結合親和性性能の分子動力学シミュレーション認識研究【JST・京大機械翻訳】

Molecular dynamics simulation perception study of the binding affinity performance for main protease of SARS-CoV-2

著者 (4件)： Sahu Satya Narayan (School of Applied Sciences, Kalinga Institute of Industrial Technology (KIIT), Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Mishra Biswajit (School of Applied Sciences, Kalinga Institute of Industrial Technology (KIIT), Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Sahu Rojalin (School of Applied Sciences, Kalinga Institute of Industrial Technology (KIIT), Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Pattanayak Subrat Kumar (Department of Chemistry, National Institute of Technology, Raipur, India)
資料名： Journal of Biomolecular Structure and Dynamics  (Journal of Biomolecular Structure and Dynamics)
巻： 40  号： 6  ページ： 2444-2459  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5935A  ISSN： 0739-1102  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： 一般的な寒冷およびインフルエンザのように,SARC-CoV-2ウイルスは,ウイルスが様々な年齢グループの人々に影響を及ぼす,スネジーまたは咳の液滴によって広がる。今日,このウイルスは世界中でほとんど分布している。結合過程は宿主と受容体の間で重要な役割を果たすので,分子ドッキングと分子動力学シミュレーション過程を通して阻害過程に向けた分子を研究した。分子ドッキング研究から,remdesivirは,他の研究された薬剤と比較して,SARS-CoV2の主なプロテアーゼに対してより良い結合親和性を示すことは注目に値する。研究した植物化学物質の中で,カルノシン酸は研究した植物化学物質の中でSARS-CoV2の主要プロテアーゼに対してより良い結合姿勢を示した。アミノ酸残基GLN110及びPHE294は,SARS-CoV-2の主要プロテアーゼと薬物及び植物化学物質の全ての相互作用においてほとんど見出された。さらに,結果は,結合ポケットの配位子が疎水性相互作用によって主に安定化されることを示唆する静電エネルギーのような他のものと比べて,Van der Waalsエネルギーの大きな寄与を示した。配位子結合の間の立体配座変化を,分子動力学シミュレーションによるGibbs自由エネルギー景観解析から予測した。著者らは,ドッキングしたカルノシン酸錯体とドッキングしたレムデシビル錯体の両方に対して2つの主な自由エネルギー盆地があり,1つの主要な自由エネルギー盆地だけが,地球規模の自由エネルギー最小領域で見出されたことを観察した。Ramaswamy H.Sarmaによって共用した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自由エネルギー ,  液滴 ,  *計算機シミュレーション ,  エネルギー ,  ドッキング ,  受容体 ,  静電エネルギー ,  インフルエンザ ,  結合部位 ,  *ペプチド結合ヒドロラーゼ ,  Gibbs自由エネルギー ,  *親和性 ,  配位子 ,  盆地 ,  アミノ酸残基 ,  分子認識
準シソーラス用語： *結合親和性 ,  *分子動力学シミュレーション ,  分子ドッキング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SARC-CoV-2ウイルス ,  結合親和性 ,  薬物様特性 ,  分子動力学シミュレーション ,  Gibbs自由エネルギー景観

分類 (2件)： 抗ウイルス薬の基礎研究  (GW17040O) ,  酵素製剤・酵素阻害剤の基礎研究  (GW21010W)

タイトルに関連する用語 (5件)： SARS-CoV-2 ,  プロテアーゼ ,  結合親和性 ,  分子動力学シミュレーション ,  研究