A Computer-Aided Drug Design Approach to Predict Marine Drug-Like Leads for SARS-CoV-2 Main Protease Inhibition.

Gaudêncio, Susana P; Pereira, Florbela

Gaudêncio, Susana P; Pereira, Florbela.

Afiliação

Gaudêncio SP; UCIBIO-Applied Biomolecular Sciences Unit, Department of Chemistry, Blue Biotechnology & Biomedicine Lab, Faculty of Sciences and Technology, NOVA University of Lisbon, 2829-516 Caparica, Portugal.
Pereira F; LAQV, Department of Chemistry, Faculty for Sciences and Technology, NOVA University of Lisbon, 2829-516 Caparica, Portugal.

Mar Drugs ; 18(12)2020 Dec 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33322052

Assuntos

Organismos Aquáticos/química; Produtos Biológicos/farmacologia; Tratamento Farmacológico da COVID-19; Proteases 3C de Coronavírus/antagonistas & inibidores; Desenho de Fármacos; Produtos Biológicos/uso terapêutico; COVID-19/epidemiologia; COVID-19/virologia; Desenho Assistido por Computador; Proteases 3C de Coronavírus/metabolismo; Humanos; Simulação de Acoplamento Molecular; SARS-CoV-2/efeitos dos fármacos; SARS-CoV-2/metabolismo

Palavras-chave

actinomycetes; drug discovery; machine learning (ML) techniques; main protease enzyme (Mpro); marine natural products (MNPs); molecular docking; quantitative structureactivity relationship (QSAR); severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2); virtual screening

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Produtos Biológicos / Desenho de Fármacos / Organismos Aquáticos / Proteases 3C de Coronavírus / Tratamento Farmacológico da COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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