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 [Informa]
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
刚刚
isabelwy发布了新的文献求助10
刚刚
悦耳青曼发布了新的文献求助10
1秒前
小葛发布了新的文献求助10
1秒前
lameliu完成签到,获得积分10
1秒前
善学以致用应助Msong采纳,获得10
1秒前
19251758320完成签到 ,获得积分10
1秒前
开放夜南发布了新的文献求助10
1秒前
唐飒完成签到,获得积分10
2秒前
隐形曼青应助awoe采纳,获得10
2秒前
烂漫纲发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
somous发布了新的文献求助10
2秒前
CipherSage应助王筠曦采纳,获得30
3秒前
3秒前
3秒前
Hello应助lkk采纳,获得10
3秒前
乂氼发布了新的文献求助10
4秒前
大模型应助Awei采纳,获得10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
yang发布了新的文献求助10
4秒前
Aurora发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
光亮又晴发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
迷路巧曼发布了新的文献求助20
6秒前
cc发布了新的文献求助30
6秒前
烂漫的雅容完成签到,获得积分10
7秒前
阿猫完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
烯灯发布了新的文献求助10
8秒前
传奇3应助唐文硕采纳,获得10
8秒前
zzy加油发布了新的文献求助10
8秒前
默默曼安发布了新的文献求助10
8秒前
LL完成签到 ,获得积分10
8秒前
云浪之外完成签到,获得积分10
8秒前
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
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
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 5608504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693127
关于积分的说明 14876947
捐赠科研通 4717761
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544250
邀请新用户注册赠送积分活动 1509316
关于科研通互助平台的介绍 1472836