We developed three-dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QASR) models for 17 adamantyl derivatives as P-glycoprotein (P-gp) inhibitors. Eighteen different partial charge calculation methods were tested to check the feasibility of the 3D-QSAR models. Best predictive comparative molecular field analysis (CoMFA) model was obtained with the Austin Model 1-Bond Charge Correction (AM1-BCC) atomic charge. The 3D-QSAR models were derived with CoMFA and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA). The final CoMFA model ($q^2$ = 0.764, $r^2$ = 0.988) was calculated with an AM1-BCC charge and electrostatic parameter, whereas the CoMSIA model ($q^2$ = 0.655, $r^2$ = 0.964) was derived with an AM1-BCC charge and combined steric, electrostatic, hydrophobic and HB-acceptor parameters. Leave-five-out (LFO) cross-validation was also performed, which yielded good correlation coefficient for both CoMFA (0.801) and CoMSIA (0.656) models. Robustness of the developed models was checked further with 1000 run bootstrapping analyses, which gave an acceptable correlation coefficient for CoMFA (BS-$r^2$ = 0.997, BS-SD = 0.003) and CoMSIA (BS-$r^2$ = 0.996, BS-SD = 0.018).
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.
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 $pIC_{50}$.
This study aims to assess the ecological risk of the hazardous air pollutants (HAPs) emitted in the semiconductor manufacturing processes in Korea by using Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR, EPA, US, EPI $Suite^{TM}$ 4.1). Owing to the absence of environmental standards of hazardous air pollutants in the semiconductor manufacturing processes in Korea, 18 HAPs in the semiconductor field included in both the US EPA NESHAPs and the hazardous air pollutant list of Ministry of Environment in Korea were selected. As a results 8 chemicals (44.4%) of the selected 18 HAPs were VOCs. Cyanides (cyanides) and ethylene oxides (epoxy resins), and tetrachloro-ethylene (aliphatic compounds, halides) showed long half-lives. Cyanide HAPs especially had the highest half-life with the estimated value of 356.533 days. Nickel compounds (heavy metal compounds) possessed the highest water solubility followed by acetaldehyde (aldehyde compounds), ethylene oxides, and 1,4-dioxanes. The halides, including tetrachloro-ethylenes, carbon tetra-chlorides, benzene (aromatic compounds), and lead (heavy metals), are estimated to take the longest time for biodegradation. Tetrachloroethylene, with the acute toxicity end point of 3.685-7.033 mg/L, was assessed to be the most highly toxic substance among the 18 HAPs. However, considering the absence of the HAPs in the common category of log $K_{ow}{\geq}4$and $BCF{\geq}500$, which indicates the standard of bioconcentration potentials, potentials of the bioconcentration are considered to be low.
Objectives: It is necessary to apply quantitative structure activity relationship (QSAR) for the various chemicals with insufficient toxicity data that are used in the workplace, based on the precautionary principle. This study aims to find application plan of QSAR software tool for predicting health hazards such as genetic toxicity, and carcinogenicity for some chemicals used in the electronics industries. Methods: Toxicity prediction of 21 chemicals such as 5-aminotetrazole, ethyl lactate, digallium trioxide, etc. used in electronics industries was assessed by Toxicity Prediction by Komputer Assisted Technology (TOPKAT). In order to identify the suitability and reliability of carcinogenicity prediction, 25 chemicals such as 4-aminobiphenyl, ethylene oxide, etc. which are classified as Group 1 carcinogens by the International Agency for Research on Cancer (IARC) were selected. Results: Among 21 chemicals, we obtained prediction results for 5 carcinogens, 8 non-carcinogens and 8 unpredictability chemicals. On the other hand, the carcinogenic potential of 5 carcinogens was found to be low by relevant research testing data and Oncologic TM tool. Seven of the 25 carcinogens (IARC Group 1) were wrongly predicted as non-carcinogens (false negative rate: 36.8%). We confirmed that the prediction error could be improved by combining genetic toxicity information such as mutagenicity. Conclusions: Some compounds, including inorganic chemicals and polymers, were still limited for applying toxicity prediction program. Carcinogenicity prediction may be further improved by conducting cross-validation of various toxicity prediction programs, or application of the theoretical molecular descriptors.
PIGK(phosphatidylinositol glycan, class K) is a subunit of GPI transamidase that cleaves the signal peptide in proproteins and replaces it with GPI. In addition, the structure and synthesis of GPI are critically involved in some of the cellular actions of insulin. Therefore, PIGK would be essential for mammalian development and many specific cellular functions as well as for metabolic activity of insulin associated with GPI. Two types of" full-length cDNAs of porcine PIGK were cloned through RT-PCR and RACE experiments. One is thought to be a normal form(consist of 395 amino acids) and the other is considered as an alternative spliced form(consist of 371 amino acids) which contains additional 63 bps in intron 7. Since a stop codon was contained within the insertion, the spliced form has a shorter coding sequence than that of normal form. A missense mutation (T314I) in exon 6 was detected and used for genotyping to estimate association with the growth and fat deposition traits for 545 $F_2$ animals(Korean native boars ${\times}$ Landrace). From the PCR-RFLP analysis using HpyCH4III, CT genotype showed highly significant relationship(P< 0.01) with carcass fat contents.
Mutagen X (MX) exists in our drinking water as the bi-products of chlorine disinfection. Being one of the most potent mutagen, it attracted much attention from many researchers. MX and its analogs are synthesized and modeled by quantitative structure activity relationship (QSAR) methods. As a result, factors affecting this class of compounds have been found to be steric and electrostatic effects. We tried to collect all the data available from the literature. With both CoMFA and CoMSIA various combinations of physiochemical parameters were systematically studied to produce reasonable 3-dimensional models. The best model for CoMFA gave $q^2$ = 0.90 and $r^2$ = 0.97, while for CoMSIA $q^2$ = 0.85 and $r^2$ = 0.94. So the models seem to be reasonable. Unlike previous result of CoMFA, in our case steric parameter alone gave the best statistics. Although the steric contribution was found to be the most important in both CoMFA and CoMSIA, steric parameter along with electrostatic parameter produced slightly better model in CoMSIA. Overall, steric contribution is clearly the most important single factor. However, when we compare chlorine and bromine substitution, chlorine substitution can be more mutagenic. This indicates that other factors such as electrostatic effect also influence the mutagenicity. From the contour maps, steric contribution seems to be focused on rather small area near C6 substituent of the furanone ring, rather than C3 substituent. Therefore the locality of steric contribution can play a significant role in mutagenicity.
Background: Histone deacetylase (HDAC) 8 is one of its family members catalyzes the removal of acetyl groups from N-terminal lysine residues of histone proteins thereby restricts transcription factors from being expressed. Inhibition of HDAC8 has become an emerging and effective anti-cancer therapy for various cancers. Application computational methodologies may result in identifying the key components that can be used in developing future potent HDAC8 inhibitors. Results: Facilitating the discovery of novel and potential chemical scaffolds as starting points in the future HDAC8 inhibitor design, quantitative structure-activity relationship models were generated with 30 training set compounds using genetic function approximation (GFA) and Bayesian algorithms. Six GFA models were selected based on the significant statistical parameters calculated during model development. A Bayesian model using fingerprints was developed with a receiver operating characteristic curve cross-validation value of 0.902. An external test set of 54 diverse compounds was used in validating the models. Conclusions: Finally two out of six models based on their predictive ability over the test set compounds were selected as final GFA models. The Bayesian model has displayed a high classifying ability with the same test set compounds and the positively and negatively contributing molecular fingerprints were also unveiled by the model. The effectively contributing physicochemical properties and molecular fingerprints from a set of known HDAC8 inhibitors were identified and can be used in designing future HDAC8 inhibitors.
본 연구는 전통적인 농업입지론에 기초한 생산지향 모델에서 시장원리를 고려하여 토지이용에서 변화와 농작물 가격의 변화를 고찰하기 위한 이론 연구이다. 본 연구에서 제시된 균형모델은 생산비용, 운송률, 수요의 측면에서 생산지향모델과 비교된다. 시장(도시)의 규모가 농업토지이용에 미치는 영향을 시나리오를 통해 분석하였다. 또한 제시된 균형모델이 농업에서 불확실성이란 요소를 그 모델에서 어떻게 수용하는가를 제시하였다.
돼지 웅성 페르몬인 5a-androst-16-en-3-one을 대체할 수 있는 활성 분자를 탐색하여 가축의 생산과 수요를 조절하기 위한 생물학적 자극 통제 수단으로 활용하고자 냄새 분자로서 2-cyclohexyloxytetrahydrofurane (A) 및 2-phenoxytetrahydrofurane (B) 유도체들의 구조 변화와 수용체인 porcine odorant binding protein (pOBP)에 대한 결합친화력 상수(p[Od.]/sub 50/) 사이의 정량적인 구조-활성관계에 관한 분자 HQSAR 모델XI을 유도하였다. 냄새 분자 중에서 cyclohexyl-치환체(A)가 phenyl-치환체(B)보다 높은 결합 친화력을 나타내었으며(A>B) 모델XI은 분자 조각크기(5∼8), 홀로그램 길이(97 bin)의 키랄성(chirality)조건에서 예측성(q²=0.916)과 상관성(r²=0.988)이 매우 양호하였다. 기여도(contribution map)로부터 냄새 분자의 결합 친화력 상수에 기여하는 부분은 2-oxyfuryl group의 C3 및 C5 원자인 반면에 cyclohexyl 고리상 tert-butyl group의 중심 탄소 원자와 furyl group의 C4 원자 부분은 기여하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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