Management of the codling moth (cydia pomonella) pest is an issue that causes serious losses in fruit production and has become a major problem for the agricultural sector. In this study, it was aimed to determine effective and natural drug molecules in the fight against codling moth by in silico method. Within the scope of this study, using Protein Data Bank and Dr. Duke databases, 97 plant active molecules with target protein 3rvz crystal structure and insecticidal properties were selected. A study was conducted using 42 molecules that gave the best results out of 97 plant active molecules and 5 commercial insecticides. Conformer screenings, geometry optimizations, and structure-activity relationship (SAR) analyzes of the selected molecules were carried out with the Spartan14.V1.14 program. Autodock Tools 1.5.6 and Autodock Vina programs were used for molecular docking studies, and BIOVIA Discovery Studio Visualizer program was used to visualize the ligand-protein interaction. The results obtained were evaluated using binding affinities, linear regression plots and amino acid interaction maps. As a result of the study, candidate molecules L-7, L-9, L-13, L-14, L-16, L-18, L-19, which provide good correlation and have to be biopesticides potential, stand out. It is recommended to examine these molecules experimentally in vivo.
Elma içkurdu (cydia pomonella) zararlısının yönetimi, meyve üretiminde ciddi kayıplara neden olan ve tarım sektörü için büyük bir sorun haline gelen bir konudur. Bu çalışmada elma içkurdu ile mücadelede in siliko yöntemiyle etkili ve doğal ilaç moleküllerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu çalışma kapsamında Protein Data Bank ve Dr. Duke veri tabanlarından faydalanarak hedef protein 3rvz kristal yapısı ve insektisit özelliği olan 97 adet bitki aktif molekülleri seçilmiştir. 97 adet bitki aktif moleküllerinden en iyi sonuç veren 42 molekül ve 5 adet ticari insektisit kullanılarak bir çalışma yapılmıştır. Seçilen moleküllerin konformer taramaları, geometri optimizasyonları, yapı-aktivite ilişkisi (SAR) analizleri Spartan14.V1.14 programıyla gerçekleştirilmiştir. Moleküller kenetlenme çalışmalarında Autodock Tools 1.5.6 ve Autodock Vina programları kullanılmış, ayrıca ligand-protein etkileşimini görselleştirmek için BIOVIA Discovery Studio Visualizer programı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bağlanma afiniteleri, lineer regresyon grafikleri ve aminoasit etkileşim haritaları kullanılarak değerlendirilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, iyi korelasyon sağlayan, biyopestisit olma potansiyeline sahip L-7, L-9, L-13, L-14, L-16, L-18, L-19 aday molekülleri öne çıkmaktadır. Bu moleküllerin in vivo deneysel olarak incelenmesi önerilmektedir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Chemical Engineering (Other) |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | August 23, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 28 Issue: 2 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.