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.
Starting with linear free energy relationships (LFER), drug design to mimic of the activated complexes at transition state, and hydrolysis mechanisms to control the potency and residual properties of pesticides were introduced and summarized for the necessity. In order to understand the searching or development of new agrochemicals by two dimensional quantitative structure-activity relationship (2D QSAR) methodology, a series of the various descriptors, steric constants, electronic constants including quantum pharmacological parameters and hydrophobic constants were classified and discussed for results of the several studied cases. In addition, the processes of development of new agrochemicals by QSAR techniques were introduced simply.
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 $D_{fullerene}$.
To search of a new porcine pheromonal odorant for biostimulation control system technologies to offer a potentially useful and practical way to improve reproductive efficiency in livestock species, the two dimensional quantitative structure-activity relationship (QSAR) models between physicochemical parameters as descriptors of 2-cyclohexyloxytetrahydrofurane (A), 2-phenoxytetrahydrofurane (B) analogues and binding affinity constant ($p[Od.]_{50}$) for porcine odorant-binding protein (pOBP) as receptor of pig pheromones were derived and disscused. The statistical quality of the optimized 2D-QSAR model is good ($r^{2}=0.964$) and accounts for 96.4% of the variance in the binding affinity constants. It was found that the binding affinity constants were dependent upon the optimal value, $(SL)_{opt.}=1.418$ of substituent lipole (SL) in molecules. Therefore, the SL constant was very important factor for binding affinity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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