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鉴定PfENR抑制剂:结合分子动力学模拟的基于混合结构的方法( Identification of PfENR inhibitors: A hybrid structure‐based approach in conjunction with molecular dynamics simulations )
A Manhas A Patel MY Lone PK Jha PC Jha HYDE assessment molecular mechanics‐generalized born surface area (MM‐GBSA) molecular dynamics simulations receptor‐based pharmacophore modeling
在本研究中，我们利用恶性疟原虫烯酰基环载体蛋白还原酶（PfENR）结构蛋白质组构建了基于受体的药效团模型。推导出的模型经过一系列验证程序，列出可用于药物IKE多样性数据库筛选的代表性假设。对739个分子进行了吸附、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)和药物相似性分析。然后对过滤的药物IKE分子（64）进行分子对接和海德评估研究。基于杂化结构的方法得到了4个PfENR抑制剂UKR1308259、ENA1096786、UKR403454和ASI51224。通过分子力学、能量化玻恩表面积法、自由结合能计算和分子动力学模拟，对这些缓蚀剂的稳定性进行了评价。分子力学能量化born表面积计算和分子动力学模拟表明UKR1308259、ENA1096786和ASI51224是较强的PfENR抑制剂。当前工作的基本原理是确定具有不同支架的口服抑制剂分子，以作为针对PFENR的药物设计的初始先导。
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