Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.210-218
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2004
Poly(ADP-ribose)polymerase-1 (PARP-1) is a nuclear enzyme involved in various physical functions related to genomic repair, and PARP inhibitors have therapeutic application in a variety of neurological diseases. Docking and the QSAR (quantitative structure-activity relationships) studies for 52 PARP-1 inhibitors were conducted using FlexX algorithm, comparative molecular field analysis (CoMFA), and hologram quantitative structure-activity relationship analysis (HQSAR). The resultant FlexX model showed a reasonable correlation (r$^{2}$ = 0.701) between predicted activity and observed activity. Partial least squares analysis produced statistically significant models with q$^{2}$ values of 0.795 (SDEP=0.690, r$^{2}$=0.940, s=0.367) and 0.796 (SDEP=0.678, r$^{2}$ = 0.919, s=0.427) for CoMFA and HQSAR, respectively. The models for the entire inhibitor set were validated by prediction test and scrambling in both QSAR methods. In this work, combination of docking, CoMFA with 3D descriptors and HQSAR based on molecular fragments provided an improved understanding in the interaction between the inhibitors and the PARP. This can be utilized for virtual screening to design novel PARP-1 inhibitors.
Kumar, Satish;Jena, Lingaraja;Galande, Sneha;Daf, Sangeeta;Mohod, Kanchan;Varma, Ashok K.
Genomics & Informatics
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v.12
no.2
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pp.64-70
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2014
Human papillomavirus (HPV) infection is the leading cause of cancer mortality among women worldwide. The life-threatening infection caused by HPV demands the need for designing anticancerous drugs. In the recent years, different compounds from natural origins, such as carrageenan, curcumin, epigallocatechin gallate, indole-3-carbinol, jaceosidin, and withaferin, have been used as a hopeful source of anticancer therapy. These compounds have been shown to suppress HPV infection by different researchers. In the present study, we explored these natural inhibitors against E6 oncoprotein of high-risk HPV-16, which is known to inactivate the p53 tumor suppressor protein. A robust homology model of HPV-16 E6 was built to anticipate the interaction mechanism of E6 oncoprotein with natural inhibitory molecules using a structure-based drug designing approach. Docking analysis showed the interaction of these natural compounds with the p53-binding site of E6 protein residues 113-122 (CQKPLCPEEK) and helped the restoration of p53 functioning. Docking analysis, besides helping in silico validation of natural compounds, also helps understand molecular mechanisms of protein-ligand interactions.
The molecular docking system needs a large amount of computation and requires super-computing power. Since the experiment requires a large amount of time, the experiment is conducted in the distributed environment or in the grid environment. Recently, researches on using parallel GPU of far higher performance than that of CPU in scientific computing have been very actively conducted. CUDA is an open technique by which a parallel GPU programming is made possible. This study proposes the molecular docking system using CUDA. It also proposes algorithm that parallels energy-minimizing-computation. To verify such experiments, this study conducted a comparative analysis on the time required for experimenting molecular docking in general CPU and the time and performance of the parallel GPU-based molecular docking which is proposed in this study.
Using generated conformations from docking analysis by Gold algorithm, some 3D-QSAR models; CoMFA and CoMSIA have been created on 39 N-benzoylated phenoxazines and phenothiazines, including their S-oxidized analogues. These molecules inhibit the polymerization of tubulin into microtubules and thus they have been studied for the development of antitumor drugs. Training set for the CoMFA and CoMSIA models using 30 docked conformations gives $q^2$ Leave one out (LOO) values of 0.756 and 0.617, and $r^2$ ncv values of 0.988 and 0.956, respectively. The ability of prediction and robustness of the models were evaluated by test set, cross validation (leave-one-out and leave-ten-out), bootstrapping, and progressive scrambling approaches. The all-orientation search (AOS) was used to achieve the best orientation to minimize the effect of initial orientation of the structures. The docking results confirmed CoMFA and CoMSIA contour maps. The docking and 3D-QSAR studies were thoroughly interpreted and discussed and confirmed the experimental $pIC_{50}$ values.
Special Issue of the Society of Naval Architects of Korea
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2006.09a
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pp.89-96
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2006
The objective of this paper is to find out a reasonable method for docking analysis of ships. The characteristics of reaction force distribution under docking condition are investigated by carrying out parametric study. To assess the allowable reaction force on keel block from structural strength point of view, two kinds of structural assessment methods are proposed in accordance with expected collapse pattern. In order to verify the proposed method, linear buckling and elasto-plastic large deflection analyses of typical double bottom structure are carried out and the results are compared.
Nugroho, Wahyu Sri Kunto;Wu, Sangwook;Kim, Hak Jun
Journal of the Korean Chemical Society
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v.62
no.2
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pp.106-112
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2018
Ice-binding proteins have an affinity for ice. They create a gap between the melting and freezing points by inhibiting the growth of ice, known as thermal hysteresis (TH). Interestingly, moderately active LeIBP and hyperactive FfIBP are almost identical in primary and tertiary structures, but differ in TH activity. The TH of FfIBP is tenfold higher than that of LeIBP, due to a subtle difference in their ice-binding motifs. To further evaluate the difference in TH, the interactions were investigated by ice-etching and molecular docking. Ice-etching showed that FfIBP binds to the primary and secondary prism, pyramidal, and basal planes; previously, LeIBP was found to bind to the basal and primary prism planes. Docking analysis using shape complementarity (Sc) showed that the hyperactive FfIBP had higher Sc values for all four ice planes than LeIBP, which is comparable with TH. Docking can be used to describe the hyperactivity of IBPs.
Automatic docking of small planing ship is a critical aspect of maritime operations, requiring accurate prediction of motion states to ensure safe and efficient maneuvers. This study investigates the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict motion state of a small planing ship to enhance navigation automation in port environments. To achieve this, simulation tests were conducted to control a small planing ship while docking at various heading angles in calm water and in waves. Comprehensive analysis of the ANN-based predictive model was conducted by training and validation using data from various docking situations to improve its ability to accurately capture motion characteristics of a small planing ship. The trained ANN model was used to predict the motion state of the small planning ship based on any initial motion state. Results showed that the small planing ship could dock smoothly in both calm water and waves conditions, confirming the accuracy and reliability of the proposed method for prediction. Moreover, the ANN-based prediction model can adjust the dynamic model of the small planing ship to adapt in real-time and enhance the robustness of an automatic positioning system. This study contributes to the ongoing development of automated navigation systems and facilitates safer and more efficient maritime transport operations.
Muddassar, M.;Pasha, F. A.;Yoo, Kyung-Ho;Lee, So-Ha;Cho, Seung-Joo
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.29
no.8
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pp.1499-1504
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2008
Pyrazine derivatives bind to b-RAF receptor which is important in cancer therapy. The ligand-receptor interactions have been studied by comparative molecular field analysis (CoMFA) and molecular docking methods. Applying conventional ligand-based alignment schemes for the whole set was not successful. However, QM and DFT results suggested that some ligands have electrostatic interaction while others have steric interactions. On the basis of these results, we divided the dataset into two subsets. Electrostatic effect was found to be important in one set while steric effect for the other. Best docking modes were obtained for each subset based on the available crystal structure. These receptor-guided CoMFA models propose an interesting possibility which is difficult to obtain otherwise. i.e., in one binding mode the electrostatic interaction plays a key role for one subset ($q^2$ = 0.46, $r^2$ = 0.98), while in another binding mode steric effect is important with another subset ($q^2$ = 0.43, $r^2$ = 0.74).
CXCR6 is a major target in drug design as it is a determinant receptor in many diseases like AIDS, Type I Diabetes, some cancer types, atherosclerosis, tumor formation, liver disease and steatohepatitis. In this study, we propose the active site residues of CXCR6 molecule. We employed homology modelling and molecular docking approach to generate the 3D structure for CXCR6 and to explore its interaction between the antagonists and agonists. 3D models were generated using 14 different templates having high sequence identity with CXCR6. Surflex docking studies using pyridine and pyrimidine derivatives enabled the analysis of the binding site and finding of the important residues involved in binding. 3D structure of CXCL16, a natural ligand for CXCR6, was modelled using PHYRE and protein - protein docking was performed using ClusPro. The residues which were found to be crucial in interaction with the ligand are THR110, PHE113, TYR114, GLN160, GLN195, CYS251 and SER255. This study can be used as a guide for therapeutic studies of human CXCR6.
Kumar, Satish;Jena, Lingaraja;Sahoo, Maheswata;Kakde, Mrunmayi;Daf, Sangeeta;Varma, Ashok K.
Genomics & Informatics
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v.13
no.2
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pp.60-67
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2015
The leading cause of cancer mortality globally amongst the women is due to human papillomavirus (HPV) infection. There is need to explore anti-cancerous drugs against this life-threatening infection. Traditionally, different natural compounds such as withaferin A, artemisinin, ursolic acid, ferulic acid, (-)-epigallocatechin-3-gallate, berberin, resveratrol, jaceosidin, curcumin, gingerol, indol-3-carbinol, and silymarin have been used as hopeful source of cancer treatment. These natural inhibitors have been shown to block HPV infection by different researchers. In the present study, we explored these natural compounds against E6 oncoprotein of high risk HPV18, which is known to inactivate tumor suppressor p53 protein. E6, a high throughput protein model of HPV18, was predicted to anticipate the interaction mechanism of E6 oncoprotein with these natural inhibitors using structure-based drug designing approach. Docking analysis showed the interaction of these natural inhibitors with p53 binding site of E6 protein residues 108-117 (CQKPLNPAEK) and help reinstatement of normal p53 functioning. Further, docking analysis besides helping in silico validations of natural compounds also helped elucidating the molecular mechanism of inhibition of HPV oncoproteins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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