A ligand-receptor docking program is an indispensible tool in modern pharmaceutical design. An accurate prediction of small molecular docking pose to a receptor is essential in drug design as well as molecular recognition. An effective docking program requires the ability to locate a correct binding pose in a surprisingly complex conformational space. However, there is an inherent difficulty to predict correct binding pose. The odds are more demanding than finding a needle in a haystack. This mainly comes from the flexibility of both ligand and receptor. Because the searching space to consider is so vast, receptor rigidity has been often applied in docking programs. Even nowadays the receptor may not be considered to be fully flexible although there have been some progress in search algorithm. Improving the efficiency of searching algorithm is still in great demand to explore other applications areas with inherently flexible ligand and/or receptor. In addition to classical search algorithms such as molecular dynamics, Monte Carlo, genetic algorithm and simulated annealing, rather recent algorithms such as tabu search, stochastic tunneling, particle swarm optimizations were also found to be effective. A good search algorithm would require a good balance between exploration and exploitation. It would be a good strategy to combine algorithms already developed. This composite algorithms can be more effective than an individual search algorithms.
Since theoretical investigations of gas phase clusters enable the evaluation of intrinsic molecular properties and intermolecular interactions, one can predict the macroscopic properties of bulk matter, from a microscopic determination of the properties of individual atoms, molecules, or clusters. Based on the insights obtained from theoretical investigations of the properties of a large number of cluster systems (ranging from simple water clusters to large π-systems), we have investigated the properties of various novel molecular systems including endo/exohedral fullerenes, nanotori, nonlinear optical materials, ionophores/receptors, polypeptides, enzymes, organic nanotubes, nanowires, and electronic and nano-mechanical molecular devices. The present minireview highlights some of the interesting results obtained in the course of our extensive theoretical investigations of clusters and nanomaterials.
The three dimensional quantitative structure activity relationship (3D QSAR) models were developed using Comparative molecular field analysis (CoMFA), comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) and docking studies. The fit of Quinazolinone antifolates inside the active site of modeled bovine dihydrofolate reductase (DHFR) was assessed. Both ligand based (LB) and receptor based (RB) QSAR models were generated, these models showed good internal and external statistical reliability that is evident from the $q^2_{loo}$, $r^2_{ncv}$ and $r^2_{pred}$. The identified key features enabled us to design new Quinazolinone analogues as DHFR inhibitors. This study is a building bridge between docking studies of homology modeled bovine DHFR protein as well as ligand and target based 3D QSAR techniques of CoMFA and CoMSIA approaches.
M1 RNA, the catalytic subunit of Escherichia coli RNase P, is an essential ribozyme that processes the 5' leader sequence of tRNA precursors (ptRNAs). Using KS2003, an E. coli strain generating only low levels of M1 RNA, which showed growth defects, we examined whether M1 RNA is involved in polycistronic mRNA processing or degradation. Microarray analysis of total RNA from KS2003 revealed six polycistronic operon mRNAs (acpP-fabF, cysDNC, flgAMN, lepAB, phoPQ, and puuCBE) showing large differences in expression between the adjacent genes in the same mRNA transcript compared with the KS2001 wild type strain. Model substrates spanning an adjacent pair of genes for each polycistronic mRNA were tested for RNase P cleavage in vitro. Five model RNAs (cysNC, flgMN, lepAB, phoPQ, and puuBE) were cleaved by RNase P holoenzyme but not by M1 RNA alone. However, the cleavages occurred at non-ptRNA-like cleavage sites, with much less efficiency than the cleavage of ptRNA. Since cleavage products generated by RNase P from a polycistronic mRNA can have different in vivo stabilities, our results suggest that RNase P cleavage may lead to differential expression of each cistron.
Anodic $TiO_2$ nanotubes were simultaneously grown and doped with $RuO_2$ by single-step anodization in a negatively-charged $RuO_4{^-}$ precursor. Subsequently, a high positive voltage was imposed on the nanotubes in an $F^-$-based electrolyte (a process referred to as potential shock), which led to the formation of a through-hole $RuO_2$-doped $TiO_2$ nanotube membrane without significant loss of the $RuO_2$ catalyst. XPS results confirmed that the doped Ru metal was converted into $RuO_2$ as the potential shock voltage increased. Further increases in the potential shock voltage led to the formation of $RuO_x/Ru$ in the $TiO_2$ nanotubes. All of our results clearly showed that a through-hole catalyst-doped $TiO_2$ nanotube membrane can be produced by a sequence consisting of single-step anodization and the potential shock process.
Objectives For successful adoption of legislation controlling registration and assessment of chemical substances, it is important to obtain sufficient toxicological experimental evidence and other related information. It is also essential to obtain a sufficient number of predicted risk and toxicity results. Particularly, methods used in predicting toxicities of chemical substances during acquisition of required data, ultimately become an economic method for future dealings with new substances. Although the need for such methods is gradually increasing, the-required information about reliability and applicability range has not been systematically provided. Methods There are various representative environmental and human toxicity models based on quantitative structure-activity relationships (QSAR). Here, we secured the 10 representative QSAR-based prediction models and its information that can make predictions about substances that are expected to be regulated. We used models that predict and confirm usability of the information expected to be collected and submitted according to the legislation. After collecting and evaluating each predictive model and relevant data, we prepared methods quantifying the scientific validity and reliability, which are essential conditions for using predictive models. Results We calculated predicted values for the models. Furthermore, we deduced and compared adequacies of the models using the Alternative non-testing method assessed for Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals Substances scoring system, and deduced the applicability domains for each model. Additionally, we calculated and compared inclusion rates of substances expected to be regulated, to confirm the applicability. Conclusions We evaluated and compared the data, adequacy, and applicability of our selected QSAR-based toxicity prediction models, and included them in a database. Based on this data, we aimed to construct a system that can be used with predicted toxicity results. Furthermore, by presenting the suitability of individual predicted results, we aimed to provide a foundation that could be used in actual assessments and regulations.
The term molecular imaging can be broadly defined as the in vivo characterization and measurement of biologic processes at the cellular and molecular level. Optical imaging that has highly reproducibility and repetition used in molecular imaging research. In the bioluminescence imaging, animals carrying the luciferase gene are imaged with a cooled CCD(Charge-Coupled Device) camera to pick up the small number of photons transmitted through tissues. Molecular imaging analysis will allow us to observe the incipience and progression of the disease. But hardware device for molecular imaging and software for molecular image analysis were dependent on imports. In this paper, we suggest image processing methods and designed software for bioluminescence signal analysis. And we demonstrated high correlation(r=0.99) between our software's photon counts and commercial software's photon counts. ROI function and processing functions were accomplished without error. This study have the importance of the development software for bioluminescence image processing and analysis. And this study built the foundations for creative development of analysis methods. We expected this study lead the development of image technology.
Cementitious composites are multiphase heterogeneous materials with distinct dissimilarity in strength under compression and tension (high under compression and very low under tension). At macro scale, the phenomenon can be well-explained as the material contains physical heterogeneity and pores. But, it is interesting to note that this dissimilarity initiates at molecular level where there is no heterogeneity. In this regard, molecular dynamics based computational investigations are carried out on cement clinkers and calcium silicate hydrate (C-S-H) under tension and compression to trace out the origin of dissimilarity. In the study, effect of strain rate, size of computational volume and presence of un-structured atoms on the obtained response is also investigated. It is identified that certain type of molecular interactions and the molecular structural parameters are responsible for causing the dissimilarity in behavior. Hence, the judiciously modified or tailored molecular structure would not only be able to reduce the extent of dissimilarity, it would also be capable of incorporating the desired properties in heterogeneous composites. The findings of this study would facilitate to take step to scientifically alter the structure of cementitious composites to attain the desired mechanical properties.
Energetic monomers with new design concept were synthesized for energetic prepolymers. Novel energetic monomers consisted of ring-opening polymerizable oxirane and a molecular explosive moiety instead of small explosophores as energetic functional groups. According to the design concept, glycidyl dinitroazetidine (GDNAZ) and glycidyl nitroazetidinol(GNAZO) energetic monomers were synthesized, respectively, and characterized by NMR, EA and GC MS. Heat of formation and detonation performance were calculated by theoretical method to evaluate energy performance of these novel energetic monomers. The result revealed that GDANZ and GNAZO possessed high potential as new energetic monomers for synthesizing energetic prepolymers and binders in PBXs.
The GC-rich discriminator sequence between the -10 region and the transcription start site of the rnpB promoter is responsible for stringent control of M1 RNA synthesis. The rnpB promoter also contains a G nucleotide at the previously identified transcription start site. In this study, we examined by mutagenesis of G to A whether this +1G nucleotide is involved in the stringent response. We found that the change did not alter the stringent response. Since the +1 mutation might alter transcription initiation, we compared the transcription start sites of the wt and mutant promoters by primer extension analysis. Surprisingly, we found that wild type rnpB transcription starts at both the +1G position (70%) and the -1C position (30%), and that the +1A mutation led to transcription initiation exclusively at the -1C position. We also generated two transversion mutations at the -1 position, both of which led to transcription starting exclusively at that position. The -1G mutant promoter gave a stringent signal similar to the wild-type, whereas the -1A mutant generated a significantly less stringent signal. Base on these results, we propose that a short sequence, up to 7 bp downstream of the -10 region, is involved in the stringent response of the rnpB promoter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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