• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
  •   Açık Erişim Ana Sayfası
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Pharmacophore modeling and in silico toxicity assessment of potential anticancer agents from African medicinal plants

Yazar
Sippl, Wolfgang
Karaman, Berin
Judson, Philip Neville
Mbaze, Luc Meva'a
Ntie-Kang, Fidele
Simoben, Conrad Veranso
Ngwa, Valery Fuh
Üst veri
Tüm öğe kaydını göster
Özet
Molecular modeling has been employed in the search for lead compounds of chemotherapy to fight cancer. In this study, pharmacophore models have been generated and validated for use in virtual screening protocols for eight known anticancer drug targets, including tyrosine kinase, protein kinase B beta, cyclin-dependent kinase, protein farnesyltransferase, human protein kinase, glycogen synthase kinase, and indoleamine 2,3-dioxygenase 1. Pharmacophore models were validated through receiver operating characteristic and Guner-Henry scoring methods, indicating that several of the models generated could be useful for the identification of potential anticancer agents from natural product databases. The validated pharmacophore models were used as three-dimensional search queries for virtual screening of the newly developed AfroCancer database (similar to 400 compounds from African medicinal plants), along with the Naturally Occurring Plant-based Anticancer Compound-Activity-Target dataset (comprising similar to 1,500 published naturally occurring plant-based compounds from around the world). Additionally, an in silico assessment of toxicity of the two datasets was carried out by the use of 88 toxicity end points predicted by the Lhasa's expert knowledge-based system (Derek), showing that only an insignificant proportion of the promising anticancer agents would be likely showing high toxicity profiles. A diversity study of the two datasets, carried out using the analysis of principal components from the most important physicochemical properties often used to access drug-likeness of compound datasets, showed that the two datasets do not occupy the same chemical space.
Bağlantı
http://hdl.handle.net/20.500.12627/117229
https://doi.org/10.2147/dddt.s108118
Koleksiyonlar
  • Makale [92796]

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV
 

 


Hakkımızda
Açık Erişim PolitikasıVeri Giriş Rehberleriİletişim
sherpa/romeo
Dergi Adı/ISSN || Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

BaşlıkbaşlayaniçerenISSN

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTürlere Göre

Hesabım

GirişKayıt

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
Atmire NV