Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,124,323
Machine learning-based screening of MCF-7 human breast cancer cells and molecular docking analysis of essential oils from
Ocimum basilicum
against breast cancer
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Tan Khanh Nguyen, Thao Nguyen Le Nguyen, Kiet Nguyen, Huynh Van Thi Nguyen, Linh Thuy Thi Tran, Thanh Xuan Thi Ngo, Phu Tran Vinh Pham, Manh Hung Tran
Nơi đăng:
Journal of Molecular Structure;
S
ố:
Volume 1268,;
Từ->đến trang
: 133627;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Y - Dược;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
A machine learning algorithm-based model is a powerful tool for discovering candidate compounds on the breast cancer cell line MCF-7. Using the Lazy Predict Python package, the “Random Forest” algorithm indicates that the highest accuracy is 83.57% in discovering potential compounds. Essential oils from the leaves and stems of
Ocimum basilicum, as
identified by GC−MS analysis, are selected as a test dataset. Among them, eight essential oils, including alpha-pinene,
trans
-beta-ocimene, estragole, alpha-cubebene, gamma-muurolene, delta-cadinol, gamma-cadinene, and beta-ocimene potentially exhibit activity against MCF-7. The anticancer mechanisms of these essential oils are analyzed using molecular docking simulation based on the structure-activity relationship between these candidates and the two protein targets, BRCA1 and BRCA2. This study shows that our model can potentially screen bioactive compounds targeting breast cancer cell line MCF-7 and offer the basis for further research into substances derived from
Ocimum basilicum
that can potentially be utilized as a novel treatment for breast cancer.
ABSTRACT
A machine learning algorithm-based model is a powerful tool for discovering candidate compounds on the breast cancer cell line MCF-7. Using the Lazy Predict Python package, the “Random Forest” algorithm indicates that the highest accuracy is 83.57% in discovering potential compounds. Essential oils from the leaves and stems of
Ocimum basilicum, as
identified by GC−MS analysis, are selected as a test dataset. Among them, eight essential oils, including alpha-pinene,
trans
-beta-ocimene, estragole, alpha-cubebene, gamma-muurolene, delta-cadinol, gamma-cadinene, and beta-ocimene potentially exhibit activity against MCF-7. The anticancer mechanisms of these essential oils are analyzed using molecular docking simulation based on the structure-activity relationship between these candidates and the two protein targets, BRCA1 and BRCA2. This study shows that our model can potentially screen bioactive compounds targeting breast cancer cell line MCF-7 and offer the basis for further research into substances derived from
Ocimum basilicum
that can potentially be utilized as a novel treatment for breast cancer.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn