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pp - 24|引用作为

分子多目标方法对COVID-19设计新颖的化学物质

协议
的一部分在药理学和毒理学的方法书系列

文摘

流感大流行的形势出现由于SARS-CoV-2病毒已经失望的社会和经济设置得不好,还没有治愈可用来应对这种情况。传播世界各地所有的科学结果和数据,所有的主要科学期刊和数据库提供全球开放他们的内容。由于集中研究,大量的多维数据生成在很短的时间内理解病毒的基本行为,这对小说是有用的治疗的发展。许多国家正在研究疫苗发展;然而这部小说进展药物管道也平行减少死亡率。病毒基因组从∼30 kb大小,许多不同的实验特征识别和验证蛋白质三维结构紧随其后决心探索抗病毒目标更加迅速,这是包括在这一章中。蛋白酶被发现时都是有前途的抗病毒的目标蛋白质和SARS-CoV-2,半胱氨酸蛋白酶如3 cl(chymotrypsin-like蛋白酶)和PL(papain-like蛋白酶)相同的服务。两个半胱氨酸蛋白酶参与多肽的卵裂过程从病毒的RNA基因组,这解理协助复制装置复杂的形成所必需的病毒存在。

目标蛋白酶,许多分子力学方法计算筛选协议已经应用于找到对他们的抑制剂;然而,由于固有的局限性(选择性)的方法,还没有取得重大成功。在目前的研究中,我们回顾了不同计算方法应用于搜索的抑制剂对COVID-19的目标。CliquePharm此外,使用我们的方法,我们试图生成多目标具体从头开始药效团模型从数据库中搜索特定的新型抑制剂的抗病毒的化学物质。Apo-structures两半胱氨酸蛋白酶用于设计不同大小和类型的药效团模型,进一步筛选使用本地设置化学数据库来识别多层次特定抑制剂。与本研究的帮助下,我们不仅能够探索中的常见的交互选择蛋白酶来捕获多靶向药物也是这种方法将抑制任何抵抗抑制剂设计的机会。

关键字

SARS-CoV-2 COVID-19 3氯 PL 多靶向抑制剂 CliquePharm 网格

笔记

确认

作者要感谢达索系统公司股价BIOVIA提供完整BIOVIA发现工作室学术研究套件进行SARS-CoV-2-related研究。PK要感谢生物信息学中心、研究所免疫学(NII),新德里,提供计算设施,和金融部门的支持生物技术(印度生物技术部),印度,在发言(BT / BI / 03/009/2002)和科(BT / COE / 34 / SP15138/2015)项目。

补充材料

7653年_2020_52_moesm1_esm.docx (41 kb)
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版权信息

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作者和联系

  1. 1。免疫学研究所(NII)新德里印度
  2. 2。计算和综合科学学院(者)贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学新德里印度

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