使用Silico方法中使用Ocimum Basilicum鉴定新型植物化学物质用于治疗帕金森氏病

使用Silico方法中的帕金森氏病治疗帕金森氏病的新型植物化学物质的鉴定。

curr curr conture Comper comput aided Drug des。 2020; 16（4）：420-434。 PMID： 32883197 作者：

Nageen Mubashir，Rida Fatima，Sadaf Naeem

nageen mubashir

背景： 帕金森病的特征是多巴胺能神经递质的水平降低，这种降低是由于蛋白质单胺氧化酶B（MAO-B）降解多巴胺。为了治疗帕金森氏病，应抑制MAO-B。

客观： 从植物中找出新颖的植物化学物质可以使用In In In Silico方法抑制MAO-B的ocimum basilicum。T_LABEL“>方法： 收集了植物末期的化学成分数据，并通过使用基于结构的（SB）和基于配体的虚拟筛选（LBV）来预测这些植物化学物质的抑制活性。方法。为了预测蛋白质活性位点内配体的方向和结合亲和力。用于预测这些化学成分的活性ocimum basilicum对Mao-B。

结果： 在对接研究期间，在MAO-B（PDB代码：4A79）的活动地点中，所有108种化合物都停靠在其中，其中57种化合物，57种化合物成功与Tyr 435完全形成了氢键，Tyr 435是一种至关重要的氨基酸，用于酶的生物学活性。鲁丁蛋白（-182.976 kcal/mol），叶黄素（-163.171 kcal/mol），eriodictyol-7-o-葡萄糖苷（-160.13 kcal/mol），沙发酰氨酸酸（-133.484 kcal/mol）和Isoquercitrin（-133.484 kcal/mol）（-133.484 kcal/mol） ）是最高的热门单曲之一Moldock评分以及与Tyr 435的氢相互作用。使用RF模型，预计108种化合物中有10种化合物是活性的，Apigenin（1.0），Eriodictyol（1.0），Orientin（0.876），Kaempferol（0.85536）（0.876） ，叶黄素（0.813953）和罗斯马林酸（0.7738095）预计最有效，RF得分最高。

结论： 两种筛选方法的比较表明在RF模型中预测的十种化合物也可以在得分最高的对接研究的最高命中。在这项研究中获得的最高命中是Predic因此，可以进一步用于开发帕金森病（PD）的药物。