Belarusian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Molecular Graphics and Modelling 2014-Apr

Discovery of potent inhibitor for matrix metalloproteinase-9 by pharmacophore based modeling and dynamics simulation studies.

Перакладаць артыкулы могуць толькі зарэгістраваныя карыстальнікі
Увайсці / Зарэгістравацца
Спасылка захоўваецца ў буферы абмену
Sukesh Kalva
E R Azhagiya Singam
V Rajapandian
Lilly M Saleena
V Subramanian

Ключавыя словы

Рэферат

Matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) is an attractive target for anticancer therapy. In the present study ligand based pharmacophore modeling was performed to elucidate the structural elements for a diverse class of MMP-9 inhibitors. The pharmacophore model was validated through Güner-Henry (GH) scoring method. The final pharmacophore model consisted of three hydrogen bond acceptors (HBA), and two ring aromatic regions (RA). This model was utilized to screen the natural compound database to seek novel compounds as MMP-9 inhibitors. The identified hits were validated using molecular docking and molecular dynamics simulation studies. Finally, one compound named Hinokiflavone from Juniperus communis had high binding free energy of -26.54kJ/mol compared with the known inhibitors of MMP-9. Cytotoxicity for hinokiflavone was evaluated by MTT assay. Inhibition of MMP-9 in the presence of hinokiflavone was detected by gelatin zymography and gelatinolytic inhibition assay. Results revealed that the natural compounds derived based on the developed pharmacophore model would be useful for further design and development of MMP-9 inhibitors.

Далучайцеся да нашай
старонкі ў facebook

Самая поўная база дадзеных пра лекавыя травы, падтрыманая навукай

  • Працуе на 55 мовах
  • Лячэнне травой пры падтрымцы навукі
  • Распазнаванне траў па малюнку
  • Інтэрактыўная GPS-карта - пазначце травы па месцы (хутка)
  • Чытайце навуковыя публікацыі, звязаныя з вашым пошукам
  • Шукайце лекавыя зёлкі па іх уздзеянні
  • Арганізуйце свае інтарэсы і будзьце ў курсе навінавых даследаванняў, клінічных выпрабаванняў і патэнтаў

Увядзіце сімптом альбо захворванне і прачытайце пра зёлкі, якія могуць дапамагчы, набярыце траву і паглядзіце хваробы і сімптомы, супраць якіх яна выкарыстоўваецца.
* Уся інфармацыя заснавана на апублікаваных навуковых даследаваннях

Google Play badgeApp Store badge