Dibenzepinones, dibenzoxepines and benzosuberones based p38α MAP kinase inhibitors: Their pharmacophore modelling, 3D-QSAR and docking studies

药效团 对接(动物) 数量结构-活动关系 分子动力学 化学 构象异构 虚拟筛选 诱饵 适用范围 计算生物学 立体化学 计算化学 生物化学 分子 生物 医学 护理部 受体 有机化学
作者
Mohemmed Faraz Khan,Garima Verma,Perwez Alam,Mymoona Akhter,Md. Afroz Bakht,S. S. Hasan,Mohammad Shaquiquzzaman,Mohammad Mumtaz Alam
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:110: 175-185 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2019.05.023
摘要

In the present study, a series of dibenzepinones, dibenzoxepines, and benzosuberones targeting p38α MAP kinase were subjected to pharmacophore modelling, 3D-QSAR and molecular docking studies. The IC50 values for these 67 compounds ranged between 0.003 and 6.80 μM. A five-point model (DDHHR.8) was generated using these compounds. This model was found to be statistically significant and was found to have high correlation (R2 = 0.98), cross-validation coefficient (Q2 = 0.95) and F (330) values at six component PLS factor. Tests were performed to ascertain the efficacy of the generated model. These tests included external validation, Tropsha's test for predictive ability, Y-randomisation test and domain of applicability (APD). In order to check the restrictivity of the model, enrichment studies were performed with inactive compounds by using decoy set molecules. To evaluate the effectiveness of the docking protocol, the co-crystallised ligand was extracted from the ligand-binding domain of the protein and was re-docked into the same position. Both the conformers were then superimposed, suggesting satisfactory docking parameters with an RMSD value of less than 1.0 Å (0.853 Å). A 10 ns molecular dynamics simulation confirmed the docking results of the 3UVP-ligand complex and the presumed active conformation. The outcome of the present study provides insight into the molecular features that promote bioactivity and can be exploited for the prediction of novel potent p38α MAP kinase inhibitors before carrying out their synthesis and anticancer evaluation.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
整齐的惮完成签到 ,获得积分10
刚刚
稳重母鸡完成签到 ,获得积分10
2秒前
6秒前
大轩完成签到 ,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
gincle完成签到,获得积分10
9秒前
无极2023完成签到 ,获得积分10
9秒前
luffy完成签到 ,获得积分0
15秒前
阿童木完成签到 ,获得积分10
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
李健的小迷弟应助然大宝采纳,获得10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
洋溢完成签到,获得积分10
25秒前
是盐的学术号吖完成签到 ,获得积分10
26秒前
zxx完成签到 ,获得积分10
27秒前
kanong完成签到,获得积分0
32秒前
gxzsdf完成签到 ,获得积分10
35秒前
zm完成签到 ,获得积分10
36秒前
付其喜完成签到 ,获得积分10
38秒前
玺青一生完成签到 ,获得积分10
38秒前
39秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
44秒前
屈煜彬完成签到 ,获得积分10
45秒前
务实的一斩完成签到 ,获得积分10
48秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
48秒前
司空以蕊完成签到 ,获得积分10
51秒前
53秒前
藏锋完成签到 ,获得积分10
54秒前
单小芫完成签到 ,获得积分10
55秒前
然大宝发布了新的文献求助10
58秒前
oleskarabach发布了新的文献求助10
59秒前
科研通AI6应助zhang采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
Cala洛~完成签到 ,获得积分10
1分钟前
幼儿园扛把子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
壳聚糖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
纸条条完成签到 ,获得积分10
1分钟前
elsa622完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Digitizing Enlightenment: Digital Humanities and the Transformation of Eighteenth-Century Studies 1000
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Real World Research, 5th Edition 680
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 660
Handbook of Migration, International Relations and Security in Asia 555
Between high and low : a chronology of the early Hellenistic period 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5671500
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4918822
关于积分的说明 15134852
捐赠科研通 4830227
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2586973
邀请新用户注册赠送积分活动 1540582
关于科研通互助平台的介绍 1498856