Computational Applications: Beauvericin from a Mycotoxin into a Humanized Drug

生物信息学 白僵菌素 药物发现 计算生物学 生化工程 计算机科学 真菌毒素 生物技术 生物 生物信息学 工程类 生物化学 基因
作者
Charbel Al Khoury,Sima Tokajian,Nabil Nemer,Georges Nemer,Kelven Rahy,Sergio Thoumi,Lynn Al Samra,Aia Sinno
出处
期刊:Metabolites [MDPI AG]
卷期号:14 (4): 232-232 被引量:1
标识
DOI:10.3390/metabo14040232
摘要

Drug discovery was initially attributed to coincidence or experimental research. Historically, the traditional approaches were complex, lengthy, and expensive, entailing costly random screening of synthesized compounds or natural products coupled with in vivo validation largely depending on the availability of appropriate animal models. Currently, in silico modeling has become a vital tool for drug discovery and repurposing. Molecular docking and dynamic simulations are being used to find the best match between a ligand and a molecule, an approach that could help predict the biomolecular interactions between the drug and the target host. Beauvericin (BEA) is an emerging mycotoxin produced by the entomopathogenic fungus
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