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.
Kim, Sung Chan;Ryu, Cheolho;Lee, Jang Hyun;Lee, Kyung Seok
Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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v.2
no.3
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pp.150-157
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2016
When blocks are supported on a dock, huge reaction forces concentrated at the supports cause structural damage owing to local stress concentrations. Thus, the supports should be arranged to avoid local failure from the reaction forces by redistributing those forces. Docking analyses to determine the proper blocks and their support arrangements are introduced so that the local stresses are minimized to warrant the safety of the docking supports. Local stresses enforced by the support arrangement should be evaluated by finite element analysis (FEA). However, it is difficult to consider an accurate 3D geometry of the blocks in the finite element model because the structural design information is too complicated to determine within several days using the FEA model. This paper presents a simplified FE model to evaluate the safety of the arrangement of supports using a simplified grillage element. The grillage element can be efficiently used to obrain the reaction forces in docking analysis becasuse the reaction forces at the supports are enough to assess the safety of block. Since a simplified grillage model of the entire ship cannot accurately calculate the local stresses, an optimized modeling method based on the grillage element was introduced. The local reaction forces obtained by the proposed approach and three-dimensional FEA were discussed for typical types of ships. It is shown that the reaction forces obtained by the present grillage model are in reasonably good agreement with the FEA model.
Gastric cancer as one of the most common cancers worldwide has various genetic and environmental risk factors including Helicobacter pylori (H.pylori) infection. Recently, loss of a tumor suppressor gene named promyelocytic leukemia (PML) has been identified in gastric cancer. However, no mutation has been found in this gene in gastric cancer samples. Cag A H.pylori protein has been shown to exert post transcriptional regulation of some tumor suppressor genes. In order to assess such a mechanism for PML degradation, we performed in silico analyses to establish any interaction between PML and Cag A proteins. In silico interaction and docking studies showed that these two proteins may have stable interactions. In addition, we showed that imatinib kinase inhibitor can restore PML function by inhibition of casein kinase 2.
The disease tuberculosis, caused by Mycobacterium tuberculosis (MTB), remains a major cause of morbidity and mortality in developing countries. The evolution of drug-resistant tuberculosis causes a foremost threat to global health. Most drug-resistant MTB clinical strains are showing resistance to isoniazid and rifampicin (RIF), the frontline anti-tuberculosis drugs. Mutation in rpoB, the beta subunit of DNA-directed RNA polymerase of MTB, is reported to be a major cause of RIF resistance. Amongst mutations in the well-defined 81-base-pair central region of the rpoB gene, mutation at codon 450 (S450L) and 445 (H445Y) is mainly associated with RIF resistance. In this study, we modeled two resistant mutants of rpoB (S450L and H445Y) using Modeller9v10 and performed a docking analysis with RIF using AutoDock4.2 and compared the docking results of these mutants with the wild-type rpoB. The docking results revealed that RIF more effectively inhibited the wild-type rpoB with low binding energy than rpoB mutants. The rpoB mutants interacted with RIF with positive binding energy, revealing the incapableness of RIF inhibition and thus showing resistance. Subsequently, this was verified by molecular dynamics simulations. This in silico evidence may help us understand RIF resistance in rpoB mutant strains.
The binding affinity constants ($p(Od)_{50}$) and molecular docking scores (OS) between porcine odorant binding proteins pOBP (1HQP) and pPBP (1GM6) as receptor and a series of tetrahydrofuran-2-yl (A & B) analogues as substrate, and their interactions were discussed quantitatively using three-dimensional quantitative structure-activity relationship (30-QSAR) models. The statistical qualities of the optimized CoMF A models for pOBP were better than those of the CoMSIA models. The binding affinity constants and OS between substrate and receptor molecules were dependent upon steric and hydrophobic interaction. The DS constants of the substrates into the binding site of OBP (1HQP) were bigger than those of PBP (1GM6). The resulting contour maps produced by the optimized CoMFA model were used to identify the structural features relevant to the binding affinity in binding site of pOBP.
Toxoplasma gondii is an intracellular Apicomplexan parasite and a causative agent of toxoplasmosis in human. It causes encephalitis, uveitis, chorioretinitis, and congenital infection. T. gondii invades the host cell by forming a moving junction (MJ) complex. This complex formation is initiated by intermolecular interactions between the two secretory parasitic proteins-namely, apical membrane antigen 1 (AMA1) and rhoptry neck protein 2 (RON2) and is critically essential for the host invasion process. By this study, we propose two potential leads, NSC95522 and NSC179676 that can efficiently target the AMA1 hydrophobic cleft, which is a hotspot for targeting MJ complex formation. The proposed leads are the result of an exhaustive conformational search-based virtual screen with multilevel precision scoring of the docking affinities. These two compounds surpassed all the precision levels of docking and also the stringent post docking and cumulative molecular dynamics evaluations. Moreover, the backbone flexibility of hotspot residues in the hydrophobic cleft, which has been previously reported to be essential for accommodative binding of RON2 to AMA1, was also highly perturbed by these compounds. Furthermore, binding free energy calculations of these two compounds also revealed a significant affinity to AMA1. Machine learning approaches also predicted these two compounds to possess more relevant activities. Hence, these two leads, NSC95522 and NSC179676, may prove to be potential inhibitors targeting AMA1-RON2 complex formation towards combating toxoplasmosis.
FoxO1, a member of the Forkhead transcription factor family subgroup O (FoxO), is expressed in a range of cell types and is crucial for various pathophysiological processes, such as apoptosis and inflammation. While FoxO1's roles in multiple diseases have been recognized, the target has remained largely unexplored due to the absence of cost-effective and efficient inhibitors. Therefore, there is a need for natural FoxO1 inhibitors with minimal adverse effects. In this study, docking, MMGBSA, and ADMET analyses were performed to identify natural compounds that exhibit strong binding affinity to FoxO1. The top candidates were then subjected to molecular dynamics (MD) simulations. A natural product library was screened for interaction with FoxO1 (PDB ID-3CO6) using the Glide module of the Schrödinger suite. In silico ADMET profiling was conducted using SwissADME and pkCSM web servers. Binding free energies of the selected compounds were assessed with the Prime-MMGBSA module, while the dynamics of the top hits were analyzed using the Desmond module of the Schrödinger suite. Several natural products demonstrated high docking scores with FoxO1, indicating their potential as FoxO1 inhibitors. Specifically, the docking scores of neochlorogenic acid and fraxin were both below -6.0. These compounds also exhibit favorable drug-like properties, and a 25 ns MD study revealed a stable interaction between fraxin and FoxO1. Our findings highlight the potential of various natural products, particularly fraxin, as effective FoxO1 inhibitors with strong binding affinity, dynamic stability, and suitable ADMET profiles.
P38 mitogen activated protein (MAP) kinase is an important anti-inflammatory drug target, which can be activated by responding to various stimuli such as stress and immune response. Based on the conformation of the conserved DFG loop (in or out), binding inhibitors are termed as type-I and II. Type-I inhibitors are ATP competitive, whereas type-II inhibitors bind in DFG-out conformation of allosteric pocket. It remains unclear that how these allosteric inhibitors stabilize the DFG-out conformation and interact. Organosilicon compounds provide unusual opportunity to enhance potency and diversity of drug molecules due to their low toxicity. However, very few examples have been reported to utilize this property. In this regard, we performed docking of an inhibitor (BIRB) and its silicon analog (Si-BIRB) in an allosteric binding pocket of p38. Further, molecular dynamics (MD) simulations were performed to study the dynamic behavior of the simulated complexes. The difference in the biological activity and mechanism of action of the simulated inhibitors could be explained based on the molecular mechanics/generalized Born surface area (MM/GBSA) binding free energy per residue decomposition. MM/GBSA showed that biological activities were related with calculated binding free energy of inhibitors. Analyses of the per-residue decomposed energy indicated that van der Waals and non-polar interactions were predominant in the ligand-protein interactions. Further, crucial residues identified for hydrogen bond, salt bridge and hydrophobic interactions were Tyr35, Lys53, Glu71, Leu74, Leu75, Ile84, Met109, Leu167, Asp168 and Phe169. Our results indicate that stronger hydrophobic interaction of Si-BIRB with the binding site residues could be responsible for its greater binding affinity compared with BIRB.
To search the potent pig pheromonal odorants through receptor-based approach methods, molecular dockings between 680 Flavomets as substrate molecule and pig odorants binding proteins OBP (1HQP) and PBP (1GM6) as receptor, and QSPR (quantitative structure-property relationship) analyses from physico-chemical parameters of Flavomets and their docking scores (DS) were performed and discussed quantitatively. From the basis on the findings, the optimal value $(MSA)_{opt.}=407.595\;{\AA}^2$ of MSA (molecular surface area; ${\AA}$), and RB (number of rotational bond) had the Flavomets will be able to increase DS. Therefore, it is expected that the stearyl alcohol from DS and H-bond type between substrate and receptor would be shows the character as potent pig pheromonal odorant.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2020.12a
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pp.14-14
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2020
In December 2019, the COVID-19 epidemic was discovered in Wuhan, China, and since has disseminated around the world impacting human health for millions. Herein, in-silico drug discovery approaches were utilized to identify potential candidates as Severe Acute Respiratory Syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) main protease (Mpro) inhibitors. We investigated several databases including natural and natural-like products (>100,000 molecules), DrugBank database (10,036 drugs), major metabolites isolated from daily used spices (32 molecules), and current clinical drug candidates for the treatment of COVID-19 (18 drugs). All tested compounds were prepared and screened using molecular docking techniques. Based on the calculated docking scores, the top ones from each project under investigation were selected and subjected to molecular dynamics (MD) simulations followed by molecular mechanics-generalized Born surface area (MM-GBSA) binding energy calculations. Combined long MD simulations and MM-GBSA calculations revealed the potent compounds with prospective binding affinities against Mpro. Structural and energetic analyses over the simulated time demonstrated the high stabilities of the selected compounds. Our results showed that 4-bis([1,3]dioxolo)pyran-5-carboxamide derivatives (natural and natural-like products database), DB02388 and Cobicistat (DB09065) (DrugBank database), salvianolic acid A (spices secondary metabolites) and TMC-310911 (clinical-trial drugs database) exhibited high binding affinities with SARS-CoV-2 Mpro. In conclusion, these compounds are up-and-coming anti-COVID-19 drug candidates that warrant further detailed in vitro and in vivo experimental estimations.
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