Identification of Isoxazoline Compounds as Potential Insecticidal Agents through High-Throughput Screening and 3D-QSAR Analysis

恶二唑虫 生物测定 计算生物学 生物 鉴定(生物学) 对接(动物) 生殖器鳞翅目 农业害虫 抗药性 生物活性 毒理 转录组 化学 生物信息学 生物技术 杀虫剂 数量结构-活动关系
作者
Biaobiao Jiang,Ting Xu,Yonggui Li,Dongmei He,Jintao Wang,Wenjing Ying,Di Feng,Wei Wu,Jun Shi,Hai Ren,Yawen Dong
出处
期刊:Journal of Agricultural and Food Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:73 (39): 24653-24661 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acs.jafc.5c05477
摘要

Plutella xylostella poses a significant global agricultural threat. To identify potential insecticide candidates, we conducted high-throughput screening and constructed three-dimensional quantitative structure–activity relationship (3D-QSAR) analysis. Screening our in-house isoxazoline database revealed a series of compounds exhibiting insecticidal activity against P. xylostella . Subsequently, a 3D-QSAR model was developed using the screened compounds to facilitate the optimization of compound D36 . Bioassays indicated that D36 exhibited superior activity against P. xylostella, with an LC 50 value of 0.025 mg/L, surpassing control insecticides indoxacarb (LC 50 = 1.45 mg/L), ethiprole (LC 50 = 3.81 mg/L), and fluxametamide (LC 50 = 0.679 mg/L). Moreover, D36 exhibited LC 50 values of 0.934 and 0.601 mg/L against Spodoptera frugiperda and Ostrinia furnacalis, respectively. The results of the density functional theory and molecular docking explain the excellent activity of D36 . Additionally, transcriptomic analysis, enzyme-linked immunosorbent assay, and molecular docking studies suggested that D36 may affect the central nervous system of target insects and interact with GABA receptors. These results highlight the potential of D36 as a novel isoxazoline candidate for the effective control of P. xylostella and other Lepidoptera pests.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
liuuu完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
2秒前
3秒前
犹厌言兵完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
yusiyu完成签到 ,获得积分10
3秒前
TGM_Hedwig发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
情怀的应助被chishuiwen采纳,获得10
4秒前
XXXX完成签到 ,获得积分20
4秒前
彭于晏的应助被akaer采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
犹厌言兵发布了新的文献求助10
6秒前
思源的应助被Ying采纳,获得10
7秒前
JamesPei的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
研友_8Y26PL发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
ccccc发布了新的文献求助10
7秒前
FashionBoy的应助被科研通管家采纳,获得10
7秒前
慕青的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
ypqisgood的应助被科研通管家采纳,获得30
8秒前
斯文败类的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
戴维少尉发布了新的文献求助10
8秒前
爆米花的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
水无波发布了新的文献求助10
8秒前
畔畔的应助被科研通管家采纳,获得20
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
情怀的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
颜洛旋的应助被科研通管家采纳,获得10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8138508
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9539086
关于积分的说明 21633951
捐赠科研通 7722510
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420567
关于科研通互助平台的介绍 2545776
邀请新用户注册赠送积分活动 2462500