Armenian
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)
Computational Biology and Chemistry 2015-Oct

Cavities create a potential back door in epoxide hydrolase Rv1938 from Mycobacterium tuberculosis-A molecular dynamics simulation study.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Anitha Selvan
Sharmila Anishetty

Հիմնաբառեր

Վերացական

Mycobacterium tuberculosis (Mtb) is the causative organism of tuberculosis. Extensively drug resistant strains and latency have posed formidable challenges in the treatment of tuberculosis. The current study addresses an alpha/beta hydrolase fold bearing enzyme, epoxide hydrolase Rv1938 from Mtb. Epoxide hydrolases are involved in detoxification processes, catabolism and regulation of signaling molecules. Using GROMACS, a 100ns Molecular Dynamics (MD) simulation was performed for Rv1938. Cavities were identified within the protein at various time frames of the simulation and their volumes were computed. During MD simulation, in addition to the substrate binding cavity, opening of two new cavities located behind the active site was observed. These cavities may be similar to the backdoor proposed for acetylcholinesterase. Structural superimposition of epoxide hydrolase from Mtb with the epoxide hydrolase of Agrobacterium radiobacter1 AD1 (Ephy) indicates that cavity1 in Mtb lies at an identical position to that of the water tunnel in Ephy. Further, docking of the substrate and an inhibitor with protein structures obtained from MD simulation at various time frames was also performed. The potential role of these cavities is discussed.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge