Caspase-3 Inhibition Prediction of Pyrrolo[3,4-c] Quinoline-1,3-Diones Derivatives Using Computational Tools

对接(动物) 生物信息学 线性回归 数量结构-活动关系 化学 变构调节 适用范围 计算生物学 喹啉 立体化学 机器学习 计算机科学 生物化学 生物 医学 护理部 有机化学 基因
作者
ana P,ey
出处
期刊:Indian Journal of Pharmaceutical Sciences [Medknow]
卷期号:83 (3) 被引量:1
标识
DOI:10.36468/pharmaceutical-sciences.799
摘要

In the present work, two dimensional quantitative structure activity relationship, molecular docking and absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity analyses were performed to pyrrolo[3,4-c] quinoline-1,3-diones derivatives, previously reported as caspase-3 inhibitors. A total of one hundred fifteen compounds were used to build linear multiple linear regression (multiple linear regression) and non-linear (artificial neural networks) quantitative structure activity relationship models, using genetic algorithm as a feature selection method. Both models were thoroughly validated following Organization for economic cooperation and development principles by internal and external validation as well as the domain of application (antiphase domain). Both Genetic algorithm-multiple linear regression (Rtrain=0.88, Rtest=0.94, mapetest=5.3 and rmsetest=0.41) and Genetic algorithm-artificial neural network (Rtrain=0.9, Rtest=0.93, mapetest=4.5 and rmsetest=0.4) models are statistically robust with high external predictive ability. Molecular docking simulations were performed on selected inhibitors revealed that binding energy values are in accordance with inhibitory activity values against caspase-3, which is modulated by hydrogen bondings, Pi stacking and hydrophobic interactions. The docking studies suggest that the inhibitors bind with an allosteric site of the enzyme formed by ARG207B, SER251B, PHE250 and PHE256 of the B chain. Besides, in silico, absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity profiles of selected inhibitors were checked to evaluate the key pharmacokinetic, physiochemical and druglikeness features.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
大橙子发布了新的文献求助10
2秒前
彪行天下完成签到,获得积分10
7秒前
danli完成签到 ,获得积分10
8秒前
guangyu完成签到,获得积分10
10秒前
学术老6完成签到,获得积分10
11秒前
c123完成签到 ,获得积分10
13秒前
恐怖稽器人完成签到,获得积分10
13秒前
WXR完成签到,获得积分10
14秒前
科研小白完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
可爱丸子完成签到,获得积分10
15秒前
皮汤汤完成签到 ,获得积分10
16秒前
JXDYYZK完成签到,获得积分10
17秒前
SYLH应助lu采纳,获得10
17秒前
Servant2023完成签到,获得积分10
17秒前
鸽子的迷信完成签到,获得积分10
19秒前
nine2652完成签到 ,获得积分10
20秒前
烂漫的睫毛完成签到 ,获得积分10
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
22秒前
陈老太完成签到 ,获得积分10
23秒前
宇宇宇c完成签到,获得积分10
24秒前
zxt完成签到,获得积分10
25秒前
大橙子发布了新的文献求助10
28秒前
聪明静柏完成签到 ,获得积分10
30秒前
kimiwanano完成签到,获得积分10
32秒前
lu完成签到,获得积分10
33秒前
Profeto应助齐嫒琳采纳,获得10
34秒前
35秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
36秒前
从来都不会放弃zr完成签到,获得积分10
40秒前
1459完成签到,获得积分10
42秒前
行者+完成签到,获得积分10
42秒前
GongSyi完成签到 ,获得积分10
43秒前
Boris完成签到 ,获得积分10
45秒前
哭泣笑柳完成签到,获得积分10
45秒前
万能图书馆应助大橙子采纳,获得10
48秒前
大眼睛土豆完成签到,获得积分10
52秒前
一条虫gg完成签到,获得积分10
55秒前
56秒前
57秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022