Computational techniques in designing a series of ۱,۳,۴-trisubstituted pyrazoles as unique hepatitis C virus entry inhibitors
محل انتشار: مقالات مروری و پژوهشی شیمی، دوره: 4، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 101
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CHRL-4-2_007
تاریخ نمایه سازی: 15 مرداد 1402
چکیده مقاله:
In this study, we developed a QSAR model for studying the antiviral activity of ۱,۳,۴-trisubstituted pyrazoles derivatives on hepatitis C virus infected in human HuH-۷ cell lines. We employed random analysis to split the data sets. Statistically robust model was generated with R۲, Q۲ and R۲pred values of ۰.۷۷۷, ۰.۷۳۱ and ۰.۷۷۴ respectively. The reliability of this model was confirmed by acceptable validation parameters, and this model also fulfilled the Golbraikh and Tropsha standard model conditions. Through the evaluation of selected molecular descriptors we observed that, topological charge index of order ۴ (GGI۴), mean topological charge index of order ۱ (JGI۱), octanol water partition coefficient (XlogP), ۳D topological distance based autocorrelation lag۵/weighted by polarizabilities (TDB۵p) and total molecular surface area (FPSA-۲) are the molecular properties determining biological activities of the study compounds, which shed light on the vital features that aid in the design of unique potent hepatitis C virus entry inhibitors using computer-aided drug design tools.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Stephen Ejeh
۵۲ Abba Zuru closed Area F ABU Zaria.
Adamu Uzairu
Department of Chemistry, Faculty of Physical Science, Ahmadu Bello University, Zaria-Nigeria
Gideon Shallangwa
Department of Chemistry, Faculty of Physical Science, Ahmadu Bello University, Zaria-Nigeria
Stephen Abechi
Department of Chemistry, Faculty of Physical Science, 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 :