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dc.contributor.authorRibeiro, Valéria Noia-
dc.date.accessioned2026-07-23T13:46:14Z-
dc.date.available2026-07-23T13:46:14Z-
dc.date.issued2026-02-26-
dc.identifier.citationRIBEIRO, Valéria Noia. Docking molecular de compostos bioativos contra as bactérias do complexo vermelho para periodontite. 2026. 106 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Naturais) – Universidade Federal de Sergipe, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/25639-
dc.description.abstractDental calculus results from the calcification of dental plaque and, in its most aggressive form, is associated with red complex bacteria such as P. gingivalis, T. denticola, and T. forsythia. However, therapeutic options remain limited, particularly with regard to the use of bioactive compounds as alternative treatments. In this context, the present study aims to investigate the main virulence proteins of red complex bacteria and to use them to identify potential natural inhibitors capable of interfering with pathogenicity mechanisms associated with periodontal disease through in silico approaches.To this end, we initially conducted a literature review to identify the major virulence proteins, followed by the adoption of a multitarget computational docking strategy against structural targets using a natural products ligand library (COCONUT). The virulence proteins identified in the literature were Kgp for P. gingivalis, cystalisin for T. denticola, and karilysin for T. forsythia. For docking, 57,476 compounds were used, with the removal of 844 duplicates and 32,607 similar compounds based on Morgan fingerprints (Tanimoto < 0.7; leader clustering), resulting in 23,771 ligands after conversion to (.pdbqt). Docking results at a 5.0 Å cutoff showed high site occupancy for cystalisin (84.17%) and karilysin (97.98%), but very low occupancy for Kgp (8.43%), which may reflect geometric and physicochemical differences in the sampled cavities. In the multitarget selection, 296 compounds met the strict consensus criteria (3/3 site occupancy) and were ranked by mean binding energy (E_mean); the strict Top 80 ranged from approximately −10.65 to −9.34 kcal/mol. Molecular docking screening using compounds from the COCONUT database identified N-benzyl-3-[(3S)-2,5-dioxo-3,4-dihydro-1H-1,4-benzodiazepin-3- yl]-N-methylpropanamide as the most promising multitarget candidate, simultaneously meeting the criteria for catalytic site occupancy, structural consistency, and binding energy (≤ −7.0 kcal/mol) across all three targets.eng
dc.languageporpt_BR
dc.subjectProtein Data Bankpor
dc.subjectDocking molecularpor
dc.subjectDoença periodontalpor
dc.subjectCompostos bioativospor
dc.subjectAção multi-alvopor
dc.subjectProtein Data Bankeng
dc.subjectMolecular dockingeng
dc.subjectPeriodontal diseaseeng
dc.subjectBioactive compoundseng
dc.subjectMultitarget actioneng
dc.titleDocking molecular de compostos bioativos contra as bactérias do complexo vermelho para periodontitept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Almeida, Daniela Droppa-
dc.description.resumoO cálculo dental resulta da calcificação da placa bacteriana e, em sua forma mais agressiva, está associado a bactérias do complexo vermelho, como P. gingivalis, T. denticola e T. forsythia. Entretanto, as opções terapêuticas ainda são limitadas, especialmente no que se refere ao uso de compostos bioativos como alternativas terapêuticas. Nesse sentido, este trabalho possui como objetivo investigar as principais proteínas de virulência das bactérias do complexo vermelho, utilizando-as para identificar potenciais inibidores naturais capazes de interferir nos mecanismos de patogenicidade associados à doença periodontal, através de abordagens in silico. Para isso, realizamos uma revisão de literatura inicialmente para encontrar as principais proteínas virulentas, e em seguida, foi adotada uma estratégia computacional de docking multitarget contra os alvos estruturais, utilizando a biblioteca de ligantes de produtos naturais (COCONUT). As proteínas virulentas encontradas na literatura foram a Kgp para a bactéria P. gingivalis, a Cistalisina para a T. denticola e Carilisina de T. forsythia. Para o docking foram utilizados 57.476 compostos, com remoção de 844 duplicatas e 32.607 similares por fingerprints Morgan (Tanimoto <0,7; leader clustering), chegando a 23.771 ligantes, após a conversão em (.pdbqt). Os resultados do docking mostraram que a 5,0 Å, a ocupação do sítio foi alta em Cistalisina (84,17%) e Carilisina (97,98%), mas muito baixa em Kgp (8,43%), o que pode refletir diferenças geométricas e físico-químicas na cavidade amostrada. Na seleção multitarget foram encontrados 296 compostos que atenderam ao consenso estrito (3/3 no sítio) e foram ranqueados por energia média (E_mean); o Top 80 estrito ficou em ~−10,65 a −9,34 kcal/mol. A triagem por docking molecular com compostos do banco de dados COCONUT identificou a substância N-benzyl-3-[(3S)-2,5- dioxo-3,4-dihydro-1H-1,4-benzodiazepin-3-yl]-N-methylpropanamide como o candidato multitarget mais promissor, atendendo simultaneamente aos critérios de ocupação do sítio catalítico, consistência estrutural e energia de ligação (≤ −7,0 kcal/mol) nos três alvos.pt_BR
dc.publisher.programPós-Graduação em Ciências Naturaispt_BR
dc.subject.cnpqOUTROS::CIENCIASpt_BR
dc.publisher.initialsUniversidade Federal de Sergipe (UFS)pt_BR
dc.description.localItabaiana/SEpt_BR
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