c-Jun N-terminal kinase-3 (JNK-3) has been identified as a promising target for neuronal apoptosis and has the effective therapeutic for neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease, Alzheimer's disease, and other CNS disorders. Herein, we report the essential structural and chemical parameters for JNK-3 inhibitors utilizing comparative molecular field similarity indices analysis (CoMSIA) using the derivatives of 3,5-disubstituted quinolines. The best predictions were obtained CoMSIA model (q2=0.834, r2=0.987) and the statistical parameters from the generated 3D-QSAR models were indicated that the data are well fitted and have high predictive ability. The resulting contour map from 3D-QSAR models might be helpful to design novel and more potent JNK3 derivatives.
Quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis for recently synthesized imidazole-(benz)azole and imidazole - piperazine derivatives was studied for their anticancer activities against breast (MCF-7) cell lines. The statistically significant 2D-QSAR models ($r^2=0.8901$; $q^2=0.8130$; F test = 36.4635; $r^2$ se = 0.1696; $q^2$ se = 0.12212; pred_$r^2=0.4229$; pred_$r^2$ se = 0.4606 and $r^2=0.8763$; $q^2=0.7617$; F test = 31.8737; $r^2$ se = 0.1951; $q^2$ se = 0.2708; pred_$r^2=0.4386$; pred_$r^2$ se = 0.3950) were developed using molecular design suite (VLifeMDS 4.2). The study was performed with 18 compounds (data set) using random selection and manual selection methods used for the division of the data set into training and test set. Multiple linear regression (MLR) methodology with stepwise (SW) forward-backward variable selection method was used for building the QSAR models. The results of the 2D-QSAR models were further compared with 3D-QSAR models generated by kNN-MFA, (k-Nearest Neighbor Molecular Field Analysis) investigating the substitutional requirements for the favorable anticancer activity. The results derived may be useful in further designing novel imidazole-(benz)azole and imidazole-piperazine derivatives against breast (MCF-7) cell lines prior to synthesis.
hERG (human ether-a-go-go related gene) 이온채널은 심장 재분극의 중요 요소이며 이 채널의 저해제는 부정맥과 돌연사를 유발할 수 있다. 따라서, 신약개발과정에서 후보물질이 hERG 이온채널의 잠재적인 저해제일 경우에는 심장독성 부작용을 유발하므로, 이를 최소화하고자 많은 노력이 집중되고 있다. 본 연구는 HEK(인간 배아 신장)세포에서 얻은 202개 유기화합물의 $IC_{50}$ 데이터를 이용하여 2차원 구조-활성의 정량적 관계(2D-QSAR)방법으로 예측하는 모델을 개발하였다. hERG이온채널 저해제의 기계 학습방법으로는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM)방법과 인공신경망(Artificial Neural Network)방법이며, 교차검증을 적용한 모집단 기반 전진선택(forward selection)방법과 결합하여 각 학습모델에 적합한 최적의 표현자들을 결정하였다. 가장 우수한 방법은 14종의 표현자를 사용한 인공신경망방법($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583)이었고, 다중선형회귀방법을 통해서 hERG이온채널 저해물질의 구조적 특징과 수용체와의 상호작용을 설명할 수 있다. QSAR모델의 검증은 교차검증과 Y-scrambling test방법으로 수행하였다.
새로운 고활성의 살충성 화합물을 예측하고 설계하기 위하여 N'-phenyl-N-methylformamidine 유도체들의 두점박이 응애(Tetranychus urticae)에 대한 살충활성과 물리-화합적인 설명인자들 사이의 2차원적인 정량적 구조-활성관계(2D-QSAR)와 분자 홀로그래피적인 정량적 구조-활성관계(HQSAR)를 구체적으로 검토하였다. 2D-QSAR 모델(1 및 3)로부터 입체적인 요소로서 $R_3$-치환기의 폭($B_2$)과 $R_4$-치환기의 적정한 전체 쌍극자능율값(TDM=2.025 D)이 살충활성에 주로 영향을 미쳤으며 살충활성은 $R_3$- 및 $R_4$-치환기들에 의존적이었다. 특히, 2D-QSAR 모델(3)과 HQSAR 모델 F2에 의하여 설계된 새로운 유력한 활성화합물(P1; $EC_{50}$=0.516 ppm)의 살충활성은 Amitraz에 비하여 약 34.3배 높을 것으로 예측되었다.
기질 분자로서 2-[(2,6-dioxocyclohexyl)methyl]cyclohexane-1,3-dione 유도체(1-23)들의 분자 내 치환기($R_1$ 및 $R_2$)가 변화함에 따른 tyrosinase 수용체의 저해활성에 관한 2D-QSAR 모델로부터 다음과 같은 결론을 얻었다. 유도된 최적의 2D-QSAR 모델은 $Obs.pI_{50}=-0.295({\pm}0.031)TDM$$-0.120({\pm}0.014)DMZ+0.135({\pm}0.050)DMX$. $R_2+6.382({\pm}0.17)$이었으며, 예측성($q^2=0.843$)보다는 상관성($r^2=0.905$)이 큰 모델이었다. Tyrosinase 저해활성은 TDM > $DMX.R_2{\geq}DMZ$ 순으로 영향을 미치었으며, 기질분자의 소수성(ClogP > 0)이 크고, $R_1$-치환기의 입체적 크기가 클수록 더욱 증가하는 경향을 나타내었다. 모델을 분석한 결과, 분자 내 $R_2$-치환기 상 X-축 성분의 쌍극자능률($DMX.R_2$)이 클수록, 그리고 분자 전체의 쌍극자능률(TDM; Total Dipole Moment)과 Z-성분의 쌍극자능률(DMZ; Dipole Moment of Z-Component)이 작을수록 기질분자의 tyrosinase 저해활성이 높아짐을 암시하였다. 따라서 tyrosinase 저해활성은 기질분자 및 $R_2$-치환기의 전자 친화력에 기인한 것으로 예상되었다. 그러므로 저해활성을 증가시키려면 분자 내 극성 그룹을 소수성에 기여하는 비극성 작용기로 대체함이 바람직할 것으로 예측되었다.
Tetraoxanes (1,2,4,5-tetraoxanes) have been reported to exhibit potent antimalarial activity. In the present study, the three dimensional-quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) studies were performed on a series of tetraoxanes derivatives using comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) techniques. The best predictive CoMFA model with atom fit alignment resulted in cross-validated coefficient ($q^2$) value of 0.719, non-cross-validated coefficient ($r^2$) value of 0.855 with standard error of estimate (SEE) 0.335. Similarly, the best predictive CoMSIA model was derived with $q^2$ of 0.739, $r^2$ of 0.847 and SEE of 0.344. The generated models were externally validated using test sets. The final QSAR models as well as the information gathered from 3D contour maps should be useful for the design of novel tetraoxanes having improved antimalarial activity.
Objective: Gami-Samhwang-San, a herbal prescription for obesity treatment, is composed of seven crude herbs such as Ephedrae Herba, Scutellariae Radix, Acori Gramineri Rhizoma, Polygalae Radix, Typhae Pollen, Armeniacae Semen, Nelumbo Folium. This study was aimed to evaluate marker substances in n-butanol fraction (SH-21-B) from Gami-Samhwang-San by high performance liquid chromatography (HPLC). And we predicted inhibition activity of major compounds of Gami-Samhwang-San using Quantitative Structure Activity Relationships (QSAR) Methods: The separation was performed on a YMC J,sphere-H80 CI8(250${\times}$4.6 mm I.D) column by gradient elution with $H_3PO_4$ buffers in acetonitrile as the moblie phase at a flow-rate of 1.0ml/min. Results: HPLC was employed to determine the quantities and the qualities of several marker substances such as ephedrine, pseudoephedirne, baicalin, ${\beta}-asarone$, tenuifoliside, naringenin, amygdalin and hyperoside in the SH-21-B. Conclusion: We suggest this results could be a useful evidence for quality control of SH-21-B.
Quantitative structure-activity relationships (QSARs) on the inhibition activities by oleanolic acid analogues (1-19) as a potent inhibitor against protein tyrosine phosphatase-1B were studied quantitatively using 2D-QSAR and HQSAR methodologies. The inhibition activity was dependent on the variations of $R_{4-}$substituent, and as shown in 2D-QSAR model ($r^2=0.928$), it has a tendency to increase as the negative Randic Indice (RI) goes up. The size of the molecular fragments used in HQSAR varied from five to eight. The fragment distinctions had the best statistic value, whose predictability is $q^2=0.785$ and correlation coefficient is $r^2=0.970$, on condition of connections. From the atomic contribution maps, the factor that contributes to the inhibition activities is the $C_{15}{\sim}C_{17}$ bond in the D ring. From the analysis result of these two the models, the structural distinctions and descriptors that contribute to the inhibition activities were obtained.
Bovine viral diarrhea virus (BVDV), a major pathogen of cattle, is a well-characterized pestivirus which has been used as a good model virus for HCV. The RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) plays a key role in the RNA replication process, thus it has been targeted for antivirus drugs. We employed two-dimensional quantitative structure-activity relationship (2D-QSAR) and molecular field analysis (MFA) to identify the molecular substructure requirements, and the particular characteristics resulted in increased inhibitory activity for the known series of compounds to act as effective BVDV inhibitors. The 2D-QSAR study provided the rationale concept for changes in the structure to have more potent analogs focused on the class of arylazoenamines, benzimidazoles, and acridine derivatives with an optimal subset of descriptors, which have significantly contributed to overall anti-BVDV activity. MFA represented the molecular patterns responsible for the actions of antiviral compound at their receptors. We conclude that the polarity and the polarizability of a molecule play a main role in the inhibitory activity of BVDV inhibitors in the QSAR modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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