• Applied Biological Chemistry
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• 제46권3호
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• pp.155-164
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• 2003

Biological Hammett Equation에 기초하여 Hansch-Fujita식으로 제안된 정량적인 구조 활성상관(QSAR) 기법 (Sung, Nack-Do (2002) Development of new agrochemicals by quantitative structure-activity relationship (QSAR) methodology. Kor. J. Pestic. Sci. 6: 166-174, 231-243 및 7: 1-11)에 따른 새로운 농약의 탐색과 개발에 관련하여 1990년도를 전후한 국내에서 이루어진 QSAR 기법중 주로 2D QSAR기법의 활용연구 현황에 대하여 조명하였다.

• 농약과학회지
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• 제6권3호
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• pp.166-174
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• 2002

정량적인 분자 구조와 물리-화학적인 성질 사이의 상관관계(QSAR)식을 이용하여 약효성을 예측하고 새로운 농약을 탐색하거나 개발하는데 있어서 효율적인 수단으로 활용되는 QSAR 기법의 발전 과정과 자유 에너지 직선관계(LFER)에 관한 기본 개념을 위시한 QSAR 기법의 목적과 유용성 그리고 장단점과 활용 상 제한점 등에 관한 일반적인 내용에 대하여 간략하게 논의하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권5호
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• pp.621-629
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• 2016

EU의 REACH 제도 도입에 따라 각종 화학물질에 대한 독성 및 활성 정보 확보를 위해 화학물질의 분자구조 정보를 기반으로 화학물질의 독성 및 활성을 예측하는 정량적구조활성관계(QSAR)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. QSAR 모델에 사용되는 분자표현자는 매우 다양하기 때문에 화학물질의 물성 및 활성을 잘 표현할 수 있는 주요한 분자표현자를 선택하는 과정은 QSAR 모델 개발에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 통계적 선택 방법과 부분최소자승법(Partial least square: PLS) 기반의 새로운 QSAR 모델을 제안하였다. 제안된 QSAR 모델은 130종의 폴리염화바이페닐(Polychlorinated biphenyl: PCB)에 대한 분배계수(log P)와 14종의 PCBs에 대한 반수 치사 농도(Lethal concentration 50%: $LC_{50}$) 예측에 사용되고, 제안된 QSAR 모델 예측 정확도는 기존의 OECD QSAR Toolbox에서 제공하는 QSAR 모델과 비교하였다. 관심 화학물질의 분자표현자와 활성정보 간의 높은 상관관계를 갖는 주요 분자표현자를 선별하기 위해서, 상관계수(r)와 variable importance on projections (VIP)기법을 적용하였으며, 화학물질의 독성 및 활성정보를 예측하기 위해 선별된 분자표현자와 활성정보를 이용해 부분최소자승법(PLS)를 사용하였다. 회귀계수($R^2$)와 prediction residual error sum of square (PRESS)을 이용한 성능평가결과, 제안된 QSAR 모델은 OECD QSAR Toolbox의 QSAR 모델보다 PCBs의 log P와 $LC_{50}$에 대하여 각각 26%, 91% 향상된 예측력을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 계산독성학 기반의 QSAR 모델은 화학물질의 독성 및 활성정보에 대한 예측력을 향상시킬 수 있고 이러한 방법은 유독 화학물질의 인체 및 환경 위해성 평가에 기여할 것으로 판단된다.

• 농약과학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-11
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• 2003

새로운 농약을 탐색하고 개발하는데 있어서 고효율 유기함성 (HTOS) 기술과 고효율 검색 (HTS) 기술 등의 발전과 더불어 컴퓨터 화학을 이용한 분자설계 (CAMD) 방법으로 보편화되고 있는 비교 분자장 분석(CoMFA)과 비교 분자 유사성 지수분석(CoMSIA) 등, 3D QSAR 기법들을 위시하여 분자 홀로그램 구조 - 활성관계 (HQSAR) 분석방법 등, QSAR 기법들을 요약하고 그 활용 사례들을 간략하게 소개하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제4권3호
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• pp.197-201
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• 2011

3D-QSAR techniques including CoMFA have been used a lot for more than two decades now. For now, the perspective of 3D-QSAR has been changed. The realization of gorge activity cliffs and higher chance correlation with many independent variables (IVs) has changed the requirements. Some suggested the benchmarking datasets for 3D-QSAR. However, were they still useful for right reasons? Here, we propose the requirement of any general purpose 3D-QSAR benchmarking datasets for lead optimization, especially for feasibility test of any IVs. Specifically, we summarize the conceptual requirements for an ideal settings for 3D-QSAR especially CoMFA.

• 농약과학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-17
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• 2008

일련의 새로운 cyclohexanone 유도체(5-benzofuryl-2-[1-(alkoxyimino)alkyl]-3-hy-droxycyclohex-2-en-1-ones)와 벼(Oryza sativa L.) 및 돌피(Echinochloa crus-galli)에 대한 제초활성과의 정량적인 구조-활성관계(QSARs)를 2D-QSAR 및 HQSAR 방법으로 검토하였다. 일반적으로 HQSAR 모델이 2D-QSAR 모델보다 예측성과 적합성이 좋았다. 2D-QSAR II 모델로부터 돌피의 제초활성은 분자의 Balaban 지수(BI)와 $R_1$ 및 $R_3$-기의 소수성에 의존적이었다. 또한, HQSAR IV 모델에 따라 $R_3=ethyl$ 기가 벼의 제초활성에 기여하는 반면에 5-(cyclohex-3-enyl)-2,3-dihydrobenzofuran 고리 부분은 두 초종의 제초활성에 기여하지 않았다.

• 한국환경보건학회지
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• 제38권6호
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• pp.550-560
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• 2012

Objectives: QSAR methodology was applied to explain two different sets of acceptable daily intake (ADI) data of 74 pesticides proposed by both the USEPA and WHO in terms of setting guidelines for food and drinking water. Methods: A subset of calculated descriptors was selected from Dragon$^{(R)}$ software. QSARs were then developed utilizing a statistical technique, genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR). The differences in each specific model in the prediction of the ADI of the pesticides were discussed. Results: The stepwise multiple linear regression analysis resulted in a statistically significant QSAR model with five descriptors. Resultant QSAR models were robust, showing good utility across multiple classes of pesticide compounds. The applicability domain was also defined. The proposed models were robust and satisfactory. Conclusions: The QSAR model could be a feasible and effective tool for predicting ADI and for the comparison of logADIEPA to logADIWHO. The statistical results agree with the fact that USEPA focuses on more subtle endpoints than does WHO.

• 약학회지
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• 제58권1호
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• pp.53-57
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• 2014

In recent, the abuse of newly-emerging psychoactive drugs, ('designer drugs') is a rapidly increasing problem in Korean society. Quantitative-structure activity relationship (QSAR) is an alternative method to predict bioactivities of new abused compounds. In this study, cathinone-related new designer drugs, 4-methylbuphedrone and 4-methoxy-N,N-dimethylcathinone were tested for prediction of the bioactivity with QSAR model. The bioactivity of 4-methylbuphedrone and 4-methoxy-N,N-dimethylcathinone was similar to those of methylone. These results suggest that the prediction with QSAR model may provide scientific evidences for regulatory decision.

• 한국환경과학회지
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• 제11권7호
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• pp.737-742
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• 2002

Sorption and desorption is an important phenomenon to determine the fate of halogenated aliphatic hydrocarbons in the aqueous phase. This study was conducted to develope a predictive equation capable of estimating the sorption and desorption potentials of halogenated aliphatic hydrocarbons onto the sludge from activated process, sediment, and clay. It has shown that the sorption and desorption parameters can be accurately estimated using Quantitative Structural Activity Relationship(QSAR) models based on molecular connectivity indexes of test compounds. The QSAR model could be applied to predict the sorption and desorption capacity of the other halogenated aliphatic hydrocarbons. The QSAR modeling would provide a useful tool to predict the sorption and desorption capacity without time-consuming experiments.

• 통합자연과학논문집
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• 제5권1호
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• pp.1-5
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• 2012

Quantitative structure-activity relationship (QSAR) methodologies have been applied for many years, to correlate the relationship between physicochemical properties of chemical substances and their biological activities to generate a statistical model for prediction of the activities of new chemical entities. The basic principle behind the QSAR models is that, how structural variation is responsible for the difference in biological activities of the compounds. 3D-QSAR has emerged as a natural extension to the classical Hansch and Free-Wilson approaches, which develops the 3D properties of the ligands to predict their biological activities using various chemometric techniques (PLS, G/PLS, ANN etc). It has served as a valuable predictive tool in the design of pharmaceuticals and agrochemicals. This review seeks to provide different 3D-QSAR approaches involved in drug designing process to develop structure-activity relationships and also discussed the fundamental limitations, as well as those that might be overcome with the improved methodologies.