A Theoretical Study of the Docking of Medicines with some Proteins

دراسة نظرية لمجموعة مكونة من عشرة مركبات عقاقير تحتوي في التركيب الكيميائي على مجموعة أمينية. تم إدخال البيانات كنموذج للتنبؤ بأفضل قيم عملية محسوبة سابقا (log P). تم حساب قيم هذه الأدوية نظريًا باستخدام أنواع مختلفة من الحسابات وهي AM1 و PM3 و Hartree Fock بالاعتماد على قاعدة الاساس (HF / STO-3G). تم حساب البيانات الفيزيائية والكيميائية مثل (الانتروبي ، الطاقة الكلية ، طاقة جيبس ​​الحرة ، ... إلخ) والتي تلعب دورًا مهمًا في تنبؤ القيم العملية. إلى جانب ذلك ، تم ايجاد القيم HOMO و LUMO. تم ايجاد العلاقة الخطية ومعامل الارتباط بينهما من خلال استخدام البيانات التجريبية مع الخصائص الفيزيائية المحسوبة نظريا، واستخدم التحليل الإحصائي لتحليل البيانات مثل تحليل الانحدار الخطي المتعدد لاشتقاق نماذج العلاقة الكمية بينهم والتي تم تقييمها بشكل أكبر لحساب القيم . وجد انه هناك علاقة خطية ومعامل ارتباط أكثر من (0.980 ، 0.980 ، 0.978) لـ AM1 ، PM3 ، HF / STO-3G على التوالي. تم تطبيق دراسة التداخل لتفاعل الأدوية مع البروتين ، تم ربط جميع الأدوية بالبروتين لإعطاء أفضل طاقة لاستقرارهما. كان نيبافيناك (المركب رقم 8) يمتلك الطاقة الأكثر استقرارًا مع البروتين مقارنة بـ 4. حمض أمينوساليسيليك (المركب رقم 2) الذي يتمتع باستقرار أقل للطاقة.A set of ten drug compounds containing an amino group in the structure were determined theoretically. The parameters were entered into a model to forecast the optimal values of practical (log P) medicinal molecules. The drugs were evaluated theoretically using different types of calculations which are AM1, PM3, and Hartree Fock at the basis set (HF/STO-3G). The Physico-chemical data like (entropy, total energy, Gibbs Free Energy,…etc were computed and played an important role in the predictions of the practical lipophilicity values. Besides, Eigenvalues named HOMO and LUMO were determined. Linearity was shown when correlated between the experimental data with the evaluated physical properties. The statistical analysis was used to analyze the descriptors like multiple linear regression analysis performed to derive quantitative structure-activity relationship models which were further evaluated for the values of the prediction. The correlation coefficient gives an excellent relationship of more than (0.980, 0.980, and 0.978) for AM1, PM3, and HF/STO-3G respectively. A docking study was applied for the interaction of medicines with protein. All the drugs were connected with the protein to give the best energy stability for the docking mixtures. Nepafenac (compound No. 8) had the most stable energy with the protein compared with the 4-Aminosalicylic acid (compound No. 2) which had less energy stability