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
卤鸭完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
julienCCC完成签到,获得积分10
1秒前
YE完成签到,获得积分10
1秒前
果冻橙完成签到,获得积分10
1秒前
微笑风华完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
Llllllllily应助xx采纳,获得10
2秒前
yang发布了新的文献求助80
3秒前
hkxfg完成签到,获得积分10
4秒前
smooth8发布了新的文献求助30
4秒前
Orange应助曾经的听枫采纳,获得10
4秒前
荔枝多酚完成签到,获得积分10
5秒前
大个应助小陈同学采纳,获得10
5秒前
5秒前
DG发布了新的文献求助10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
7秒前
7秒前
迷路的靳发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
阔达犀牛完成签到,获得积分10
9秒前
卤鸭发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
zz发布了新的文献求助20
13秒前
山茶发布了新的文献求助10
16秒前
科研通AI2S应助Xixicccccccc采纳,获得10
16秒前
16秒前
王子发布了新的文献求助10
16秒前
halo发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
英俊的铭应助追光少年采纳,获得10
18秒前
19秒前
CipherSage应助朴实寻双采纳,获得10
19秒前
隐形曼青应助振武校尉采纳,获得10
21秒前
21秒前
桥莺发布了新的文献求助10
22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
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
Ägyptische Geschichte der 21.–30. Dynastie 1100
„Semitische Wissenschaften“? 1100
Real World Research, 5th Edition 800
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 5736423
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5365865
关于积分的说明 15333121
捐赠科研通 4880261
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2622762
邀请新用户注册赠送积分活动 1571646
关于科研通互助平台的介绍 1528507