亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Essential oil components interacting with insect odorant-binding proteins: a molecular modelling approach

自动停靠 气味结合蛋白 公共化学 化学 迪特 驱虫剂 生物信息学 对接(动物) 分子动力学 码头 立体化学 蛋白质数据库 结合位点 蛋白质数据库 计算生物学 蛋白质结构 生物化学 计算化学 生物 医学 基因 护理部 免疫学 生态学
作者
Katerin Fuentes-Lopez,Maicol Ahumedo,Jesús Olivero‐Verbel,Karina Caballero-Gallardo
出处
期刊:Sar and Qsar in Environmental Research [Taylor & Francis]
卷期号:35 (7): 591-610 被引量:3
标识
DOI:10.1080/1062936x.2024.2382973
摘要

Essential oils (EOs) are natural products currently used to control arthropods, and their interaction with insect odorant-binding proteins (OBPs) is fundamental for the discovery of new repellents. This in silico study aimed to predict the potential of EO components to interact with odorant proteins. A total of 684 EO components from PubChem were docked against 23 odorant binding proteins from Protein Data Bank using AutoDock Vina. The ligands and proteins were optimized using Gaussian 09 and Sybyl-X 2.0, respectively. The nature of the protein-ligand interactions was characterized using LigandScout 4.0, and visualization of the binding mode in selected complexes was carried out by Pymol. Additionally, complexes with the best binding energy in molecular docking were subjected to 500 ns molecular dynamics simulations using Gromacs. The best binding affinity values were obtained for the 1DQE-ferutidine (-11 kcal/mol) and 2WCH-kaurene (-11.2 kcal/mol) complexes. Both are natural ligands that dock onto those proteins at the same binding site as DEET, a well-known insect repellent. This study identifies kaurene and ferutidine as possible candidates for natural insect repellents, offering a potential alternative to synthetic chemicals like DEET.
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
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
1秒前
1秒前
顾矜应助孤独的冰彤采纳,获得10
1秒前
吉星高照发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
33完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI6.4应助huan采纳,获得10
8秒前
柿子大人发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
省级中药饮片完成签到 ,获得积分10
18秒前
uikymh完成签到 ,获得积分0
21秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
顺利的耶完成签到,获得积分20
29秒前
29秒前
坚强的小丸子完成签到 ,获得积分10
29秒前
冰激凌完成签到 ,获得积分10
30秒前
ZXneuro完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
大模型应助顺利的耶采纳,获得10
35秒前
Atopos完成签到,获得积分10
36秒前
36秒前
37秒前
levi完成签到 ,获得积分10
39秒前
lzza发布了新的文献求助10
41秒前
huan发布了新的文献求助10
42秒前
Cinderella发布了新的文献求助10
46秒前
打打应助青尘如墨采纳,获得10
48秒前
站岗小狗完成签到 ,获得积分10
51秒前
51秒前
54秒前
56秒前
平心定气完成签到 ,获得积分10
56秒前
77发布了新的文献求助10
1分钟前
奋斗蚂蚁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
青尘如墨发布了新的文献求助10
1分钟前
huan完成签到,获得积分10
1分钟前
77完成签到,获得积分10
1分钟前
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
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Cronologia da história de Macau 1600
Developmental Peace: Theorizing China’s Approach to International Peacebuilding 1000
Traitements Prothétiques et Implantaires de l'Édenté total 2.0 1000
Earth System Geophysics 1000
Bioseparations Science and Engineering Third Edition 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6129503
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7957210
关于积分的说明 16512100
捐赠科研通 5247991
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2802708
邀请新用户注册赠送积分活动 1783785
关于科研通互助平台的介绍 1654822