整合非定位代谢学和计算对接用于生物标志物评估:关于海洋藻类衍生联体的案例研究
Hamada A A Noreldeen1, Abdel-Rahman M Hamed2, Mohamed El-Shazly3
1National Institute of Oceanography and Fisheries, NIOF, Egypt; Pathogen-Host Interaction Program, Texas Biomedical Research Institute, San Antonio, TX, USA.
Bioorganic chemistry
|May 11, 2025
概括
海洋藻类化合物显示出治疗潜力. 液体染色学-质谱学 (LC-MS) 和计算化学确定了来自红色和棕色藻类的药物候选物,其中标签-5,24(28) -dien-3-ol是最受欢迎的.
科学领域:
- 海洋天然产品 化学 化学
- 计算化学计算化学
- 代谢学 代谢学 代谢学
背景情况:
- 海洋宏观藻类具有显著的化学多样性和药理潜力.
- 后基因组时代需要先进的分析技术来发现自然产品.
研究的目的:
- 通过综合代谢学和计算化学加速从海洋藻类中发现治疗剂.
- 研究影响化合物特性和生物活性的基因型变异.
主要方法:
- 非定向液体染色学-质谱学 (LC-MS) 用于代谢分析.
- 基于体和基于结构的虚拟选用于识别化合物.
- 计算对接和统计分析用于验证生物活性.
主要成果:
- LC-MS揭示了藻类化合物的基因型变异,与活性得分相关.
- 虚拟选确定了stigmasta-5,24(28) -dien-3-ol (SM) 作为具有高结合亲和度 (-11.40 kcal/mol) 的排名第一的配体.
- 在8级的对接优化提供了最佳的精度-效率平衡.
- 选择的化合物显示对ubiquinol-cytochrome-c减少酶蛋白的中度至高活性.
结论:
- 来自海藻的化合物作为治疗剂具有前景.
- 综合代谢学和计算化学有效地加速了天然产品药物发现.
- 需要进一步的体外和体内研究来证实生物活性.
