Published November 30, 2006
| Version v1
Publication
The Dragon Method in the Computational Identification of Novel Tyrosinase Inhibitors. Results Supported by Experimental Assays
Creators
- 1. Central University of Las Villas
- 2. University of Ciego de Ávila
- 3. Universitat de València
- 4. University of Science and Technology Chittagong
- 5. UiT The Arctic University of Norway
- 6. International Center for Chemical and Biological Sciences
Description
QSAR (quantitative structure-activity relationship) studies of tyrosinase inhibitors employing Dragons descriptors and linear discriminant analysis (LDA) are presented here. A dataset of 653 compounds, 245 with tyrosinase inhibitory activity and 408 having other clinical uses were used. The active dataset was processed by k-means cluster analysis to design training and prediction series. Seven LDA-based QSAR models were obtained. The discriminant functions applied showed a globally good classification of 99.79% for the best model (Eq. 3) in the training set. External validation processes to assess the robustness and predictive power of the obtained model was carried out. This external prediction set had an accuracy of 99.44%. After that, the developed were used in ligand-based virtual screening of tyrosinase inhibitors from the literature and never considered in either training or predicting series. In this case, all screened chemicals were correctly classified by the LDA-based QSAR models. As a final point, these fitted models were used in the screening of new bipiperidines series as new tyrosinase inhibitors. The biosilico assays and in vitro results of inhibitory activity on mushroom tyrosinase showed a good correspondence. These results support the role of biosilico algorithm for the identification of new tyrosinase inhibitors compounds.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يتم هنا عرض دراسات QSAR (العلاقة الكمية بين الهيكل والنشاط) لمثبطات التيروزيناز التي تستخدم واصفات التنانين وتحليل التمييز الخطي (LDA). تم استخدام مجموعة بيانات مكونة من 653 مركبًا، و 245 مع نشاط مثبط للتيروزيناز و 408 لها استخدامات سريرية أخرى. تمت معالجة مجموعة البيانات النشطة من خلال تحليل مجموعة k - means لتصميم سلسلة التدريب والتنبؤ. تم الحصول على سبعة نماذج QSAR قائمة على LDA. أظهرت الوظائف التمييزية المطبقة تصنيفًا جيدًا عالميًا بنسبة 99.79 ٪ لأفضل نموذج (المعادلة 3) في مجموعة التدريب. تم تنفيذ عمليات التحقق الخارجية لتقييم المتانة والقوة التنبؤية للنموذج الذي تم الحصول عليه. بلغت دقة مجموعة التنبؤات الخارجية هذه 99.44 ٪. بعد ذلك، تم استخدام المطور في الفحص الافتراضي القائم على الترابط لمثبطات التيروزيناز من الأدبيات ولم يتم اعتباره أبدًا في أي من التدريب أو سلسلة التنبؤ. في هذه الحالة، تم تصنيف جميع المواد الكيميائية التي تم فحصها بشكل صحيح من قبل نماذج QSAR القائمة على LDA. كنقطة أخيرة، تم استخدام هذه النماذج المجهزة في فحص سلسلة bipiperidines الجديدة كمثبطات تيروزيناز جديدة. أظهرت فحوصات السيليكو الحيوي والنتائج المختبرية للنشاط المثبط على تيروزيناز الفطر تطابقًا جيدًا. تدعم هذه النتائج دور خوارزمية السيليكو الحيوي لتحديد مركبات مثبطات التيروزيناز الجديدة.Translated Description (French)
Les études QSAR (quantitative structure-activity relationship) des inhibiteurs de la tyrosinase utilisant des descripteurs de Dragons et l'analyse discriminante linéaire (LDA) sont présentées ici. Un ensemble de données de 653 composés, 245 ayant une activité inhibitrice de la tyrosinase et 408 ayant d'autres utilisations cliniques ont été utilisés. L'ensemble de données actif a été traité par analyse de cluster k-means pour concevoir des séries de formation et de prédiction. Sept modèles QSAR basés sur LDA ont été obtenus. Les fonctions discriminantes appliquées ont montré une classification globalement bonne de 99,79% pour le meilleur modèle (Eq. 3) dans l'ensemble de formation. Des processus de validation externe pour évaluer la robustesse et le pouvoir prédictif du modèle obtenu ont été réalisés. Cet ensemble de prédictions externes avait une précision de 99,44 %. Après cela, les produits développés ont été utilisés dans le criblage virtuel à base de ligands des inhibiteurs de la tyrosinase de la littérature et n'ont jamais été pris en compte dans les séries d'entraînement ou de prédiction. Dans ce cas, tous les produits chimiques criblés ont été correctement classés par les modèles QSAR basés sur LDA. En dernier lieu, ces modèles ajustés ont été utilisés dans le criblage de nouvelles séries de bipipéridines en tant que nouveaux inhibiteurs de la tyrosinase. Les tests biosilico et les résultats in vitro de l'activité inhibitrice sur la tyrosinase des champignons ont montré une bonne correspondance. Ces résultats confirment le rôle de l'algorithme biosilico pour l'identification de nouveaux composés inhibiteurs de la tyrosinase.Translated Description (Spanish)
Los estudios QSAR (relación cuantitativa estructura-actividad) de inhibidores de tirosinasa que emplean descriptores de Dragons y análisis discriminante lineal (LDA) se presentan aquí. Se utilizó un conjunto de datos de 653 compuestos, 245 con actividad inhibidora de tirosinasa y 408 con otros usos clínicos. El conjunto de datos activo se procesó mediante el análisis de clústeres k-means para diseñar series de capacitación y predicción. Se obtuvieron siete modelos QSAR basados en LDA. Las funciones discriminantes aplicadas mostraron una clasificación globalmente buena del 99,79% para el mejor modelo (Ec. 3) en el conjunto de entrenamiento. Se realizaron procesos de validación externa para evaluar la robustez y poder predictivo del modelo obtenido. Este conjunto de predicciones externas tuvo una precisión del 99,44%. Después de eso, los desarrollados se utilizaron en el cribado virtual basado en ligandos de inhibidores de la tirosinasa de la literatura y nunca se consideraron en series de entrenamiento o predicción. En este caso, todos los productos químicos seleccionados se clasificaron correctamente mediante los modelos QSAR basados en LDA. Como punto final, estos modelos ajustados se utilizaron en el cribado de nuevas series de bipiperidinas como nuevos inhibidores de la tirosinasa. Los ensayos biosilico y los resultados in vitro de la actividad inhibidora sobre la tirosinasa de hongos mostraron una buena correspondencia. Estos resultados apoyan el papel del algoritmo biosilico para la identificación de nuevos compuestos inhibidores de la tirosinasa.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- طريقة التنين في التحديد الحسابي لمثبطات تيروزيناز الجديدة. النتائج مدعومة بفحوصات تجريبية
- Translated title (French)
- The Dragon Method in the Computational Identification of Novel Tyrosinase Inhibitors. Résultats étayés par des essais expérimentaux
- Translated title (Spanish)
- El método Dragon en la identificación computacional de nuevos inhibidores de la tirosinasa. Resultados respaldados por ensayos experimentales
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2897306438
- DOI
- 10.3390/ecsoc-10-01452
References
- https://openalex.org/W1605965057
- https://openalex.org/W1977009069
- https://openalex.org/W2112440119
- https://openalex.org/W2890747390
- https://openalex.org/W565730825