NGHIÊN CỨU IN SILICO KHẢ NĂNG ỨC CHẾ VI KHUẨN HÔ HẤP (Streptococcus pneumoniae) CỦA MỘT SỐ ACID BÉO VÀ DẪN XUẤT ESTER
Tập 135 Số 1A (2026), Nghiên cứu
Tập 135 Số 1A (2026)

NGHIÊN CỨU IN SILICO KHẢ NĂNG ỨC CHẾ VI KHUẨN HÔ HẤP (Streptococcus pneumoniae) CỦA MỘT SỐ ACID BÉO VÀ DẪN XUẤT ESTER

Nghiên cứu
https://doi.org/10.26459/hueunijns.v135i1A.7856
Đã xuất bản 2026-03-17
Nguyễn Thị Thanh Hải
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Quang Huy Trần
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Đại Châu Nguyễn
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Quang Thành Bùi
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Văn Vinh Phạm
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Vĩnh Phú Nguyễn
Khoa Cơ bản, Trường Đại học Y – Dược, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
Công Kính Nguyễn
Khoa Dược, Trường Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam
Tứ Quý Phan
Khoa Khoa học Tự Nhiên, Trường Đại học Tây Nguyên, Buôn Ma Thuột, Việt Nam
Nguyễn Thị Ái Nhung*
Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Huế, Việt Nam
PDF

Từ khóa

acid béo
dẫn xuất ester
protein Q8DQF8
Streptococcus pneumoniae
in silico fatty acid
ester derivatives
protein Q8DQF8
Streptococcus pneumoniae
in silico

Cách trích dẫn

1.
Nguyễn Thị TH, Trần QH, Nguyễn Đại C, Bùi QT, Phạm VV, Nguyễn VP, Nguyễn CK, Phan TQ, Nguyễn T Ái N. NGHIÊN CỨU IN SILICO KHẢ NĂNG ỨC CHẾ VI KHUẨN HÔ HẤP (Streptococcus pneumoniae) CỦA MỘT SỐ ACID BÉO VÀ DẪN XUẤT ESTER. hueuni-jns [Internet]. 17 Tháng Ba 2026 [cited 22 Tháng Năm 2026];135(1A):5-20. Available at: https://jos.hueuni.edu.vn/index.php/hujos-ns/article/view/7856
##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.acm-sig-proceedings## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.acs-nano## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.apa## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.associacao-brasileira-de-normas-tecnicas## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.chicago-author-date## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.harvard-cite-them-right## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.ieee## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.modern-language-association## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.turabian-fullnote-bibliography## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.vancouver##

Tải trích dẫn

##plugins.generic.citationStyleLanguage.download.ris## ##plugins.generic.citationStyleLanguage.download.bibtex##
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Tóm tắt

Một số acid béo và dẫn xuất ester, gồm myristic acid (C1), palmitic acid (C2), pentadecanoic acid (C3), linoleic acid (C4), ethyl palmitate (C5), methyl linoleate (C6) và ethyl linoleate (C7), được chọn cho nghiên cứu tính toán in silico về ức chế vi khuẩn hô hấp (Streptococcus pneumoniae). Các phương pháp tính và mô phỏng được sử dụng để đánh giá tiềm năng ức chế của các hợp chất nghiên cứu với protein Q8DQF8. Quá trình mô phỏng docking phân tử đã xác định được các vị trí 1, 2 và 3 là vị trí tối ưu cho quá trình docking phân tử khi nghiên cứu tương tác giữa ligand (C1–C7) và protein Q8DQF8 thông qua năng lượng ức chế DS (kcal.mol–1), chỉ số RMSD, số liên kết chính và tương tác van der Waals. Kết quả cho thấy rằng các hợp chất C1–C7 có khả năng ức chế protein Q8DQF8 theo thứ tự sau: C6 (–11,3 kcal.mol–1) > C3 (–10,9 kcal.mol–1) > C5 (–10,7 kcal.mol–1) > C4 (–9,4 kcal.mol–1) > C2 (–9,0 kcal.mol–1 > C1 (–8,7 kcal.mol–1) > C7 (–8,6 kcal.mol–1). Kết quả mô phỏng động lực học phân tử của các hợp chất có năng lượng ức chế tốt (C3, C5 và C6) với protein Q8DQF8 cho thấy các phức hợp đều khá ổn định và tương tác tốt với protein Q8DQF8, trong đó hợp chất C3 có khả năng tương tác tốt nhất. Kết quả nghiên cứu in silico định hướng cho thực nghiệm để phát triển các phương pháp mới hỗ trợ điều trị bệnh về đường hô hấp.

https://doi.org/10.26459/hueunijns.v135i1A.7856
PDF

Tài liệu tham khảo

  1. Budgin JB, Flaherty MJ. Alternative therapies in veterinary dermatology. Vet Clin Small Anim Pract. 2013;43(1):189-204.
  2. Tresch M, Mevissen M, Ayrle H, Melzig M, Roosje P, Walkenhorst M. Medicinal plants as therapeutic options for topical treatment in canine dermatology? A systematic review. BMC Vet Res. 2019;15(1):1-19.
  3. Glick NR, Fischer MH. The role of essential fatty acids in human health. J Evid Based Complementary Altern Med. 2013;18(4):268-89.
  4. Ahmad MU. Fatty acids: Chemistry, synthesis, and applications. Elsevier; 2017.
  5. Desbois AP, Smith VJ. Antibacterial free fatty acids: activities, mechanisms of action and biotechnological potential. Appl Microbiol Biotechnol. 2010;85(6):1629-42.
  6. Simopoulos AP. The importance of the omega-6/omega-3 fatty acid ratio in cardiovascular disease and other chronic diseases. Exp Biol Med. 2008;233(6):674-88.
  7. Marangoni F, Agostoni C, Borghi C, Catapano AL, Cena H, Ghiselli A, et al. Dietary linoleic acid and human health: Focus on cardiovascular and cardiometabolic effects. Atherosclerosis. 2020;292:90-8.
  8. Laposata M. Fatty acid ethyl esters: ethanol metabolites which mediate ethanol-induced organ damage and serve as markers of ethanol intake. Prog Lipid Res. 1998;37(5):307-16.
  9. Viện Dược liệu. Nghiên cứu thuốc từ thảo dược. Hà Nội: NXB Khoa học và kỹ thuật; 2006.
  10. Brooks LRK, Mias GI. Streptococcus pneumoniae’s virulence and host immunity: aging, diagnostics, and prevention. Front Immunol. 2018;9:1366.
  11. Bridy‐Pappas AE, Margolis MB, Center KJ, Isaacman DJ. Streptococcus pneumoniae: description of the pathogen, disease epidemiology, treatment, and prevention. Pharmacother J Hum Pharmacol Drug Ther. 2005;25(9):1193-212.
  12. Phước ĐV. Bệnh học nội khoa. Hà Nội: Nhà xuất bản Y Học; 2009.
  13. Wenzel RP. Fowler 3rd AA. Clinical practice. Acute bronchitis. N Engl J Med. 2006;355(2125):e30.
  14. Eun-Hyung Lee F TJ. Textbook of Respiratory Medicine 2010. Saunders. 2010;5:661-98.
  15. Petersen I, Johnson AM, Islam A, Duckworth G, Livermore DM, Hayward AC. Protective effect of antibiotics against serious complications of common respiratory tract infections: retrospective cohort study with the UK General Practice Research Database. Bmj. 2007;335(7627):982.
  16. Thai NM, Bui TQ, Quy PT, Thanh Hai NT, To DC, Quang DT, et al. Potentiality of Organosulfur Compounds Against SARS-CoV-2-Coinfected Bacteria Streptococcus pyogenes and S pneumoniae: A Cross-Platform Analysis from Computational Chemistry. Nat Prod Commun. 2023;18(8):1934578X231194440.
  17. Becke AD. Density-functional exchange-energy approximation with correct asymptotic behavior. Phys Rev A. 1988;38(6):3098-109.
  18. Schäfer A, Horn H, Ahlrichs R. Fully optimized contracted Gaussian basis sets for atoms Li to Kr. J Chem Phys. 1992;97(4):2571-7.
  19. Weigend F, Ahlrichs R. Balanced basis sets of split valence, triple zeta valence and quadruple zeta valence quality for H to Rn: Design and assessment of accuracy. Phys Chem Chem Phys. 2005;7(18):3297-305.
  20. Reed AE, Weinstock RB, Weinhold F. Natural population analysis. J Chem Phys. 1985;83(2):735-46.
  21. Koopmans T. The classification of wave functions and eigen-values to the single electrons of an atom. Physica. 1934;1:104-13.
  22. Lukovits I, Kalman E, Zucchi F. Corrosion inhibitors—correlation between electronic structure and efficiency. Corrosion. 2001;57(1):3–8.
  23. Sadlej AJ, Urban M. Medium-size polarized basis sets for high-level-correlated calculations of molecular electric properties: III. Alkali (Li, Na, K, Rb) and alkaline-earth (Be, Mg, Ca, Sr) atoms. J Mol Struct THEOCHEM. 1991;234:147-71.
  24. Kohn W, Sham LJ. Self-Consistent Equations Including Exchange and Correlation Effects. Phys Rev. 1965;140(4A):1133-8.
  25. Tarasova O, Poroikov V, Veselovsky A. Molecular docking studies of HIV-1 resistance to reverse transcriptase inhibitors: Mini-review. Molecules. 2018;23(5):1233.
  26. Thai KM, Le DP, Tran TD, Le MT. Computational assay of Zanamivir binding affinity with original and mutant influenza neuraminidase 9 using molecular docking. J Theor Biol. 2015;385:31-9.
  27. Ngo TD Du, Tran TDD, Le MTT, Thai KMM. Computational predictive models for P-glycoprotein inhibition of in-house chalcone derivatives and drug-bank compounds. Mol Divers. 2016;20(4):945-61.
  28. Babu TMC, Rajesh SS, Bhaskar BV, Devi S, Rammohan A, Sivaraman T, et al. Molecular docking, molecular dynamics simulation, biological evaluation and 2D QSAR analysis of flavonoids from Syzygium alternifolium as potent anti-Helicobacter pylori agents. RSC Adv. 2017;7(30):18277-92.
  29. Abraham MJ, Murtola T, Schulz R, Páll S, Smith JC, Hess B, et al. GROMACS: High performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers. SoftwareX. 2015;1:19-25.
  30. Zoete V, Cuendet MA, Grosdidier A, Michielin O. SwissParam: a fast force field generation tool for small organic molecules. J Comput Chem. 2011;32(11):2359-68.
  31. Hess B, Bekker H, Berendsen HJC, Fraaije JGEM. LINCS: A linear constraint solver for molecular simulations. J Comput Chem. 1997;18(12):1463-72.
  32. Valdés-Tresanco MS, Valdés-Tresanco ME, Valiente PA, Moreno E. gmx_MMPBSA: a new tool to perform end-state free energy calculations with GROMACS. J Chem Theory Comput. 2021;17(10):6281-91.
  33. Phan TV, Nguyen VTV, Nguyen CHH, Vu TT, Tran TD, Le MT, et al. Discovery of AcrAB-TolC pump inhibitors: Virtual screening and molecular dynamics simulation approach. J Biomol Struct Dyn. 2023;41(22):12503-20.
  34. Ding Y, Fang Y, Moreno J, Ramanujam J, Jarrell M, Brylinski M. Assessing the similarity of ligand binding conformations with the Contact Mode Score. Comput Biol Chem. 2016;64(1):403-13.
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2025 Array