Lee, Joo Yun;Lee, Kwangho;Kim, Hyoung Rae;Chae, Chong Hak
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권12호
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pp.3553-3558
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2013
The three dimensional-quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) studies on chemical features of pyridine-2-amines in the external region of c-Met active site (ER chemical features of pyridine-2-amines) were conducted by docking, comparative molecular field analysis (CoMFA), and topomer CoMFA methods. The CoMFA model obtained the partial least-squares (PLS) statistical results, cross-validated correlation coefficient ($q^2$) of 0.703, non cross-validated correlation coefficient ($r^2$) of 0.947 with standard error of estimate (SEE) of 0.23 and the topomer CoMFA obtained $q^2$ of 0.803, $r^2$ of 0.940, and SEE of 0.24. Further, the test set was applied to validate predictive abilities of models, where the predictive $r^2$ ($r{^2}_{pred}$) for CoMFA and topomer CoMFA models were 0.746 and 0.608, respectively. Each contribution of ER chemical features of pyridine-2-amines to the inhibitory potency showed correlation coefficients, $r^2$ of 0.670 and 0.913 for two core parts, 3-(benzo[d]oxazol-2-yl)pyridine-2-amine and 3-(1-(2,6-dichloro-3-fluorophenyl)ethoxy) pyridine-2-amine, respectively, with corresponding experimental $pIC_{50}$.
모노머 단백질의 상호작용 사이트 예측은 기능을 알지 못하는 단백질에 대해서 이것과 상호작용하는 단백질로부터 기능을 예측하거나 단백질 도킹을 위한 검색 공간의 감소에 중요한 역할을 한다. 그러나 상호작용사이트 예측은 대부분 단백질 상호작용이 세포 내에서 순간적 반응에 일어나는 약한 상호작용으로 실험에 의한 3차원 결정 구조 식별의 어려움이 따르며 이로 인해 3차원의 복합체 데이터가 제한적으로 양산된다. 이 논문에서는 모노머 단백질의 3차원 패치 계산을 통하여 구조가 알려진 복합체의 상호작용사이트와 비상호작용사이트에 대한 패치 속성을 추출하고 이를 기반으로 Support Vector Machine (SVM) 분류기법을 이용한 예측 모델 개발을 제시한다. 타겟 클래스의 데이터 불균형 문제 해결을 위해 under-sampling 기법을 이용한다. 사용된 패치속성은 2차 구조 요소와 아미노산 구성으로부터 총 9개가 추출된다. 147개의 단백질 복합체에 대해서 10 fold cross validation을 통해서 다양한 분류모델의 성능 평가를 하였다. 평가한 분류 모델 중 SVM은 92.7%의 높은 정확성을 보이고 이를 이용하여 분류 모델을 개발하였다.
본 연구에서는 울금의 주요 성분인 커큐민과 나노 마이셀링 기법을 적용한 신규 조성물인 염화 커큐민(NMC)의 트랜스타이레틴(TTR) 단백질 활성 부위에 대한 in silico 분자 결합 친화도를 비교 분석하였다. 우선 NMC신규 조성물의 결정학적 구조를 광학 및 전자현미경을 활용하여 관찰하였을 때, 나노 마이셀링 적용 NMC 결정은 일반 천일염에 비하여 색상 및 질감이 전체적으로 균일화 되었고, 천일염과 NMC성분이 강하게 일체화되어 기간이 상당히 경과 되더라도 쉽게 분리가 되지 않는 고기능성 안전성 구조물이 형성되었다. TTR단백질의 3차원 구조 활성 부위에 대한 in silico 분자 결합 친화도는 NMC가 일반 커큐민에 비하여 상대적으로 높은 결합 친화도를 나타나었고, pharmacophore 모델링 분석에서도 NMC가 일반 커큐민에 비하여 TTR 활성 부위에서 현저하게 pharmacophore 각도의 차이가 나타났었으며 패턴 또한 밀집된 특징을 나타내었다. 결론적으로, 나노 마이셀링 적용 NMC가 일반 커큐민에 비하여 상대적으로 우수하게 TTR 단백질의 활성 부위에 결합하는 것을 확인하였고, 이는 TTR 활성에 의해 유도되는 질병 조절 물질로의 적용 가능성이 있다고 판단된다. 결론적으로 일반 커큐민과 같은 생리 활성 효능 성분에 나노 마이셀링 기법을 적용하므로서 효율적인 결합 타깃 단백질 활발 조절 및 이러한 성분을 활용한 기능성 식품 산업에 나노 마이셀링 기법을 효율적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
의료산업분야에서도 헬스케어 공급망관리는 서비스품질 개선과 운영비용 절감을 위한 핵심도구로 많은 주목을 받고 있다. 특히 대형병원의 경우 서비스품질 제고와 병행하여 지속적으로 증가하기만 하는 헬스케어비용을 줄이기 위해 노력하는 현 상황에서 공급망 부문의 성과제고는 전략적으로 더욱 중요해지고 있다. 본 논문은 공급망관리를 통해 대형병원의 성과제고에 기여할 수 있는 병원운영상의 전략적 이슈에 대해 논의하고자 한다. 기존 연구논문 및 관련 자료분석을 통해 대형병원의 헬스케어 공급망관리의 기본 틀을 제시하고 운영 과정상의 정보 가시성과 공유 그리고 표준화 등이 핵심 요소임을 논리적으로 제시하였다. 또한 실제적인 공급망 운영을 위해 효율적인 계획수립과 운영프로세스, 각종 기자재의 추적가능성 극대화를 위한 RFID 활용, 의약품과 각종 소모품재고 절감을 위한 크로스 도킹시스템의 도입도 제안하였으며, 본 연구에서 논의한 공급망관리 운영기법에 대한 시사점도 제시하였다.
지금까지의 선행연구의 결과를 토대로 필자들은 한중일 3국의 협력적 물류 비즈니스 모델에 대한 보완과 새로운 제안을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 특정 산업의 물류네트워크에 초점을 두었고, 지금까지 다루어진 바가 거의 없는 가구산업에서 새로운 한중일 협력적 물류 비즈니스 모델을 발굴하는 것을 목표로 하였다. 가구산업은 한중일 3국에서 모두 해외 의존도가 높고 물류문제가 이슈가 되는 산업이다. 따라서 가구류 수출입 물류구조는 항만배후지를 이용하여 합리화될 수 있는 여지가 크고, 거기에서 새로운 물류 비즈니스를 창출할 기회가 엿보았다. 그 결과 부산항 가구물류센터에서 중-일간 크로스독 기능과 일본향 수입가구 조립배송기능을 담당할 것을 제안하였다. '중일 크로스독 센터' 모델은 중일항로에서 부산항이 가진 지리적 이점과 고밀도 네트워크를 활용한 것이며, '일본향 수입가구 조립배송센터' 모델은 일본 수입가구의 조립과 배송기능을 부산 신항 배후지로 이전시키는 것에 초점을 두었다. 이와 같은 가구류 항만물류 비즈니스모델의 현실화에는 크게 보아 적극적 투자유치활동의 전개, 부산항의 경쟁력 유지 강화, 부산신항 배후부지 활성화 등 3가지의 정책이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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