A Search for Novel Antidiabetic Agents Using Ligand-Based Drug Design and Molecular Docking Studies Employing Human Intestinal Maltase-Glucoamylase as Model Enzyme

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 227

فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_AJCS-6-2_005

تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1402

چکیده مقاله:

This study employed quantitative structure-activity relationship (QSAR) to predict the inhibitory activities of N-(alkyl/aryl)-۲-chloro-۴-nitro-۵-[(۴-nitrophenyl) sulfamoyl] benzamide derivatives as potent inhibitors of C-terminal human intestinal maltase-glucoamylase (MGAM-C). Density Functional Theory with B۳LYP/۶-۳۱G* as the basis set was used to optimize the chemical structures of the derivatives. Genetic function approximation generated three models, with model one having validation keys of R۲int= ۰.۹۸۹, R۲adj = ۰.۹۸۴, Q۲cv = ۰.۹۷۴, and LOF = ۰.۰۰۵۶ being selected as the best due to it highest external validation parameter of R۲ext = ۰.۷۲۲. The ligand-based approach designed four compounds with higher activities than the lead compound. The binding interactions of the designed compounds within the active site of (MGAM-C) revealed interesting MolDock scores. This research concluded that the designed compounds from the derivatives could serve as potent inhibitors of MGAM-C, offering valuable insight into developing novel medications to treat diabetes mellitus.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Khalifa Aminu

Department of Chemistry, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria

Adamu Uzairu

Department of Chemistry, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria

Stephen Abechi

Department of Chemistry, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria

Gideon Adamu

Department of Chemistry, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria

Abdullahi Umar

Department of Chemistry, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :