Abstract Japanese encephalitis (JE) virus, belongs to the genus flavivirus, is a major cause of viral encephalitis, which results in neurological damage. RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) protein is the sole enzyme responsible for viral genome replication in RNA viruses and serves as an excellent target for anti-viral therapeutic development, as its homolog is not present in humans. In this study, the crystal structure of JE RNA-dependent RNA polymerase (jRdRp) protein was obtained from protein data bank while 43 by bioflavonoids reported in Azadirachta indica were retrieved from the PubChem database. Following, structure based virtual screening was employed using MTiOpenScreen server and top four compounds, viz. Gedunin, Nimbolide, Ohchinin acetate, and Kulactone, with the most negative docking scores (> -10 kcal/mol) conformations were redocked using AutoDock Vina; these complexes showed mechanistic interactions with Arg 474 , Gly 605 , Asp 668 , and Trp 800 residues in the active site of jRdRp protein against reference ligand, i.e., Guanosine-5’-Triphosphate. Furthermore, 100 ns classical molecular dynamics simulation and binding free energy calculation showed considerable stability (via hydrogen bonding and hydrophobic interactions) of docked bioflavonoids in the active pocket of jRdRp and significant contribution of van der Waals interactions for docked complex stability during simulation, respectively. Therefore, the outcome of this study predicted the substantial anti-viral activity of Gedunin, Nimbolide, Ohchinin acetate, and Kulactone against jRdRp protein and can be considered for further antiviral drug development.

Marburg virus infection poses a significant threat to humans due to its high fatality rate. The application of in-silico drug design to target the essential protein target of the virus has been proven to be a fundamental technique to inhibit viral growth. Here, VP40 (a matrix protein) was used as an essential protein target of Marburg, and 2569 natural compounds were screened using the molecular docking and neural network-based DeepPurpose architecture. The top 138 compounds that exhibited a binding score of −8 kcal/mol in molecular docking were used in the best DeepPurpose model to predict the IC50. The best model in DeepPurpose was composed of Morgan and CNN-based encoding for protein and ligand, respectively. The top three compounds, NPL130 (CHEMBL2087156), NPL313 (CHEMBL76073), and NPL371 (CHEMBL54440), were selected from the machine learning model, and molecular dynamics simulation was performed for their best complex along with the control compound complex, Nilotinib (CHEMBL255863). Protein showed less than 0.3 nm of deviation in the complex formed with control and NPL130 compounds. Control had shown the best average MM/GBSA binding energy of −36.97 kcal/mol with the lowest standard deviation of 1.86. A stable complex was indicated by the negative binding free energies of −20 to −25 kcal/mol for all three hits. The free energy landscape showed that, along with the control compound, NPL130 had the biggest conformational space with the lowest free energy. Overall, this study proposed NPL130 as a potential hit compound to target Marburg viral growth.

Background/Objectives: Monkeypox is a re-emerging viral disease with features of infectiously transmitted zoonoses. It is now considered a public health priority because of its rising incidence and transmission from person to person. Monkeypox virus (MPXV) VP39 protein is identified as an essential protein for replication of the virus, and therefore, it is a potential target for antiviral drugs. Methods: This work analyzes the binding affinities and the differential conformational stability of three target compounds and one control compound with the VP39 protein through multiple computational methods. Results: The re-docking analysis revealed that the compounds had high binding affinities towards the target protein; among these compounds, compounds 1 and 2 showed the highest binding energies in the virtual screening, and thus, these were considered as the most active inhibitor candidates. Intermolecular interaction analysis revealed distinct binding mechanisms. While compound 1 had very strong hydrogen bonds and hydrophobic interactions, compound 2 had numerous water-mediated interactions, and compound 3 had only ionic and hydrophobic contacts. In molecular dynamic simulations, compounds 1 and 2 showed that the protein–ligand complexes had a stable conformation, with protein RMSD values around 2 Å for both compounds. In contrast, compound 3 was slightly flexible, and the control compound was more flexible. MM/GBSA analysis again supported these results, which gave the binding free energies that were also supportive for these compounds. Conclusions: Notably, all the selected compounds, especially compounds 1 and 2, demonstrate high binding affinity. Therefore, these compounds can be further tested as antiviral agents against monkeypox treatment.