Sàng lọc và dự đoán các chất nguồn gốc thiên nhiên tiềm năng ức chế enzyme polysaccharide monooxygenase bằng các công cụ tính toán

Chỉ số đề mục

62

Lĩnh vực nghiên cứu

Công nghệ gen; nhân dòng vật nuôi;

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Nguyễn Minh Hùng⁽¹⁾

Nhan đề

Sàng lọc và dự đoán các chất nguồn gốc thiên nhiên tiềm năng ức chế enzyme polysaccharide monooxygenase bằng các công cụ tính toán

Nhan đề tiếng anh

Screening and predicting potential natural inhibitors of polysaccharide monooxygenase using computational tools

Nguồn trích

Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân

Năm xuất bản

2024

Số

3

Trang

25-31

ISSN

1859-4905

Từ khóa

Magnaporthe oryzae, Bệnh đạo ôn, Enzyme PMO, Mô phỏng, Docking.

Từ khóa tiếng anh

Magnaporthe oryzae, Rice blast disease, PMO enzyme, Simulation, Docking.

Tóm tắt

Một số enzyme PMO của nấm đạo ôn Magnaporthe oryzae được biểu hiện mạnh trong quá trình xâm nhiễm vào cây lúa. Đây có thể là nhân tố trợ giúp trong quá trình xâm nhiễm của nấm đạo ôn vào vật chủ, do đó việc nghiên cứu các chất ức chế enzyme PMO có nguồn gốc từ thiên nhiên có thể mang lại một phương pháp kháng bệnh đạo ôn thân thiện với môi trường. Trong nghiên cứu này chúng tôi đã sử dụng các công cụ tính toán để sàng lọc các hợp chất thiên nhiên ức chế enzyme PMO MGG_06069 (AA9) từ cơ sở dữ liệu Vietherbs của hơn 4600 các hợp chất thiên nhiên khác nhau. Kết quả mô phỏng động lực học phân tử và mô phỏng docking phân tử cho thấy có 41873 cấu hình docking với AA9, trong đó có 03 hợp chất (Pubchem ID 164630, 5322012, và 6325833) tạo ái lực liên kết mạnh nhất với AA9.

Tóm tắt tiếng anh

Some PMO enzymes of the rice blast fungus Magnaporthe oryzae were highly expressed during infection in rice. These PMO enzymes could facilitate fungal penetration into rice tissues; therefore, the study of naturally derived PMO enzyme inhibitors may provide an eco-friendly method to control rice blast disease. In this study, we used computational tools to screen natural compounds that potentially inhibit PMO enzyme MGG_06069 (AA9) from the Vietherbs database of more than 4,600 different natural compounds. The results of molecular and molecular docking simulations showed that there were 41873 docking compounds with AA9, of which 03 compounds (Pubchem ID 164630, 5322012, and 6325833) showed highly potent inhibitors with sub-nanomolar affinities.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 416

File toàn văn

Xem toàn văn