Dioxins refer to a family of chemicals comprising 75 polychlorinated dibenzo-p-dioxin (PCDD) and 135 polychlorinated dibenzo-p-furan (PCDF) congeners, which may cause skin disorder, human immune system disruption, birth defects, severe hormonal imbalance, and cancer. The effects of exposure of dioxin-like compounds such as PCBs are mediated by binding to the aryl hydrocarbon receptor (AHR), which is a ligand-activated transcription factor. To grasp physicochemical factors affecting human toxicity of dioxins, six geometrical and topological indices, eleven thermodynamic variables, and quantum mechanical descriptors including ESP (electrostatic potential) were analyzed using QSAR and semi-empirical AM1 method. Planar dioxins with high lipophilicity and large surface tension show the probability that negative electrostatic potential in the lateral oxygen may make hydrogen bonding with DNA bases to be a carcinogen.
Quantitative structure activity relationship has been probed for spirosuccinimide-fused tetrahydropyrrolo[1,2-a]pyrazine-1,3-dione derivatives acting as aldose reductase inhibitors. While the spirosuccinimide compounds contain a chiral center, the aldose reductase inhibition assay was performed with racemic mixtures in the published work. As the physicochemical descriptors of the QSAR analysis must be evaluated for a definite molecular structure, we devise a new 'racemic' descriptor as the arithmetic mean of the (R)-enantiomer descriptor and the (S)-enantiomer descriptor. The resultant QSAR model derived from the racemic descriptors outperforms the original QSAR models, closely reproducing the observed activity of optically pure enantiomers as well as racemic mixtures.
자유 에너지 직선관계(LFER)를 위시하여 약효와 잔류 지속성은 물론, 전이상태 착물을 모방하기 위한 농약들의 가수분해 반응 메카니즘과 그 필요성에 대하여 논의하였다. 또한, 정량적인 구조-활성상관(QSAR) 기법을 활용하여 새로운 농약을 탐색하고 개발하는데 있어서 생물활성을 구체적으로 이해하기 위하여 양자 약리학적 파라미터를 포함한 전자효과, 입체효과 및 소수성 효과 등의 설명 인자들과 그 활용 연구 사례 그리고 새로운 농약의 개발 과정에 대하여 간략하게 요약하였다.
A linear quantitative structure-property relationship (QSPR) model is presented for the prediction of rejection in permeation through membrane. The model was produced by using the multiple linear regression (MLR) technique on the database consisting of retention data of 25 pesticides in 4 different membrane separation experiments. Among the 3224 different physicochemical, topological and structural descriptors that were considered as inputs to the model only 50 were selected using several criteria of elimination. The physical meaning of chosen descriptor is discussed in detail. The accuracy of the proposed MLR models is illustrated using the following evaluation techniques: leave-one-out cross validation procedure, leave-many-out cross validation procedure and Y-randomization.
Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) studies are performed for the sets of 40 quinolones and 47 naphthyridines. Net charge, van der Waals volume, polarizability, and dipole moment are empolyed as theoretical descriptors(independent variables) to find the relationship between activity and physicochemical properties such as electrostatic effect, steric effect, and transferability. The results are analyzed by the regression and the factor analysis. It is found that for Gram-negative bacteria, the QSAR of quinolone and naphthyridine are substantially different: to describe the activity, the electrostatic effect is the most important for quinolone, and the steric effect and the transferability for naphthyridine.
This work deals with 24 substances composed of nitrogen-containing heterocycles. The relationships between the chromatographic retention factor (k) and those physicochemical properties which are relevant in quantitative structure-properties relationship (QSPR) studies, such as the polarizability $(\alpha)$, molar refractivity (MR), lipophilicity (logP), dipole moment $(\mu)$, total energy $(E_{tot})$, heat of formation $(\Delta H_f)$, molecular surface area $(S_M)$, and binding energy $(E_b)$, were investigated. The accuracy of the simple linear regressions between the chromatographic retention and the descriptors for all of the compounds was satisfactory (correlation coefficient, $0.8 \leq r \leq 1.0$). The QSPR models of these nitrogen-containing heterocyclic compounds could be predicted with a multiple linear regression equation having the statistical index, r = 1.000. This work demonstrated the successful application of the multiple linear approaches through the development of accurate predictive equations for retention factors in liquid chromatography.
QSAR models for chlorinated alkenes were developed between $E_{HOMO}$ and their chlorine and carbon content. The aim is to provide valid QSAR model which is statistically validated for $E_{LUMO}$ prediction. Different molecular descriptors, $N_{Cl}$, $N_C$ and $E_{HOMO}$ have been used to take into account relevant information provided by molecular features and physicochemical properties. The best model were selected using Partial Least Square (PLS) and Multiple Linear Regression (MLR) led to models with satisfactory predictive ability for a data set of 15 chlorinated alkene compounds.
A pioneering version of an on-line management system for high-energy molecules (MS-HEMs) was developed by the ADD and BMDRC in Korea. The current system can manage the physicochemical and explosive properties of virtual and existing HEMs. The on-line MS-HEMs consist of three main routines: management, calculation, and search. The management routine contains a user-friendly interface to store and manage molecular structures and other properties of the new HEMs. The calculation routine automatically calculates a number of compositional and topological molecular descriptors when a new HEM is stored in the MS-HEMs. Physical properties, such as the heat of formation and density, can also be calculated using group additivity methods. In addition, the calculation routine for the impact sensitivity can be used to obtain the safety nature of new HEMs. The impact sensitivity was estimated in a knowledge-based manner using in-house neural network code. The search routine enables general users to find an exact HEM and its properties by sketching a 2D chemical structure, or to retrieve HEMs and their properties by giving a range of properties. These on-line MS-HEMs are expected be powerful tool for deriving novel promising HEMs.
Mechanisms underlying the impacts of interactions between carbon nanoparticles (CNPs) and ionic liquids (ILs) on the physicochemical behavior of CNPs need to be more full worked out. This manuscript describes a theoretical investigation at multiple levels on the interactions of fullerene $C_{60}$ with 21 imidazolium-based ILs of varying alkyl side chain lengths and anionic types and their impacts on $C_{60}$ dispersion behavior. Results show that ${\pi}$-cation interaction contributed to mechanism of the $C_{60}$-IL interaction more than ${\pi}$-anion interaction. The calculated interaction energy ($E_{INT}$) indicates that $C_{60}$ can form stable complex with each IL molecule. Moreover, the direction of charge transfer occurred from IL to $C_{60}$ during the $C_{60}$-IL interaction. Quantitative models were developed to evaluate the self-diffusion coefficient of $C_{60}$ ($D_{fullerene}$) in bulk ILs. Three interpretative molecular descriptors (heat of formation, $E_{INT}$, and charge) that describe the $C_{60}$-IL interactions and the alkyl side chain length were found to be determinants affecting $D_{fullerene}$.
가축의 번식과 수요를 조절할 수 있는 생물학적 자극 통제 수단으로 새로운 돼지 페르몬성 냄새 물질를 탐색하고자, 기질 분자로서 2-cyclohexyloxytetrahydrofurane (A), 2-phenoxytetrahydrofurane (B) 유도체들의 설명인자인 물리화학 파라미터와 돼지 페로몬의 수용체 (pOBP)에 대한 결합 친화력 상수($p[Od.]_{50}$) 간의 2D-QSAR 모델을 유도하고 검토하였다. 2D-QSAR 모델은 결합 친화력 상수를 약 96.4% 설명하는 매우 양호한 모델($r^{2}=0.964$)로서 분자내 치환기의 소수성 (SL) 상수에 관한 적정값이 $(SL)_{opt.}=1.418$일 때 가장 높은 결합 친화력을 나타냄을 알았다. 그러므로 분자내 치환기의 소수성 인자가 결합 친화력 상수에 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요소이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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