3D QSAR pharmacophore modeling, in silico screening, and density functional theory (DFT) approaches for identification of human chymase inhibitors.

Arooj, Mahreen; Thangapandian, Sundarapandian; John, Shalini; Hwang, Swan; Park, Jong Keun; Lee, Keun Woo

Arooj, Mahreen; Thangapandian, Sundarapandian; John, Shalini; Hwang, Swan; Park, Jong Keun; Lee, Keun Woo.

Afiliação

Arooj M; Division of Applied Life Science (BK21 Program), Systems and Synthetic Agrobiotech Center (SSAC), Plant Molecular Biology and Biotechnology Research Center (PMBBRC), Research Institute of Natural Science(RINS), Gyeongsang National University (GNU), 501 Jinju-daero, Gazwa-dong, Jinju 660-701, Korea. mahr@bio.gnu.ac.kr

Int J Mol Sci ; 12(12): 9236-64, 2011.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-22272131

Assuntos

Quimases/antagonistas & inibidores; Relação Quantitativa Estrutura-Atividade; Inibidores de Serina Proteinase/química; Sequência de Aminoácidos; Quimases/química; Quimases/metabolismo; Humanos; Simulação de Acoplamento Molecular; Dados de Sequência Molecular; Inibidores de Serina Proteinase/farmacologia

Palavras-chave

chymase; density functional theory; in silico screening; molecular docking; molecular electrostatic potential; pharmacophore

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Screening_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2011 Tipo de documento: Article

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