Antagonists of the d -opioid receptor are effective in overcoming resistance against analgesic drugs such as morphine. To identify novel antagonists of the d -opioid receptor that display high potency and low resistance, we performed 3D-QSAR analysis using chemical feature-based pharmacophore models. Chemical features for d -opioid receptor antagonists were generated using quantitative (Catalyst/HypoGen) and qualitative (Catalyst/HipHop) approaches. For HypoGen analysis, we collected 16 peptide and 16 non-peptide antagonists as the training set. The best-fit pharmacophore hypotheses of the two antagonist models comprised identical features, including a hydrophobic aromatic (HAR), a hydrophobic (HY), and a positive ionizable (PI) function. The training set of the HipHop model was constructed with three launched opioid drugs. The best hypothesis from HipHop included four features: an HAR, an HY, a hydrogen bond donor (HBD), and a PI function. Based on these results, we confirm that HY, HAR and PI features are essential for effective antagonism of the d -opioid receptor, and determine the appropriate pharmacophore to design such antagonists.
Angiotensin-converting enzyme (ACE) is known to be primarily responsible for hypertension. Threedimensional quantitative structure-activity relationship (3D-QSAR) models have been constructed using the comparative molecular field analysis (CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) for a series of 28 ACE inhibitors. The availability of ACE crystal structure (1UZF) provided the plausible biological orientation of inhibitors to ACE active site (C-domain). Alignment for CoMFA obtained by docking ligands to 1UZF protein using FlexX program showed better statistical model as compared to superposition of corresponding atoms. The statistical parameters indicate reasonable models for both CoMFA ($q^2$ = 0.530, $r^2$ = 0.998) and CoMSIA ($q^2$ = 0.518, $r^2$ = 0.990). The 3D-QSAR analyses provide valuable information for the design of ACE inhibitors with potent activity towards C-domain of ACE. The group substitutions involving the phenyl ring and carbon chain at the propionyl and sulfonyl moieties of captopril are essential for better activity against ACE.
Inherited peripheral neuropathy is a heterogeneous group of peripheral neurodegenerative disorders including Charcot-Marie-Tooth disease. Many peripheral neuropathies often accompany impaired axonal construction and function. To study the molecular and cellular basis of axon-defective peripheral neuropathy, we explore the possibility of using Caenorhabditis elegans, a powerful nematode model equipped with a variety of genetics and imaging tools. In search of potential candidates of C. elegans peripheral neuropathy models, we monitored the movement and the body posture patterns of 26 C. elegans strains with disruption of genes associated with various peripheral neuropathies and compiled a database of their phenotypes. Our assay showed that movement features of the worms with mutations in HSPB1, MFN2, DYNC1H1, and KIF1B human homologues are significantly different from the control strain, suggesting they are viable candidates for C. elegans peripheral neuropathy models.
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 tested 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. The quantitative structure-activity relationship of a set of 29 MX was analyzed using Molecular Field Analysis (MFA) and Receptor Surface Analysis (RSA). The best models gave $q^{2}=0.918,\;r^{2}=0.949$ for MFA and $q^{2}=0.893,\;r^{2}=0.954$ for RSA. The models indicate that an electronegative group at C6 position of the furanone ring increases mutagenicity.
Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is a deadly paediatric brain cancer. Transient response to radiation, ineffective chemotherapeutic agents and aggressive biology result in rapid progression of symptoms and a dismal prognosis. Increased availability of tumour tissue has enabled the identification of histone gene aberrations, genetic driver mutations and methylation changes, which have resulted in molecular and phenotypic subgrouping. However, many of the underlying mechanisms of DIPG oncogenesis remain unexplained. It is hoped that more representative in vitro and preclinical models-using both xenografted material and genetically engineered mice-will enable the development of novel chemotherapeutic agents and strategies for targeted drug delivery. This review provides a clinical overview of DIPG, the barriers to progress in developing effective treatment, updates on drug development and preclinical models, and an introduction to new technologies aimed at enhancing drug delivery.
QSAR models for chlorinated alkenes were developed between $E_{HOMO}$ and their chlorine and carbon content. The aim is to provide valid QSAR model which is statistically validated for $E_{LUMO}$ prediction. Different molecular descriptors, $N_{Cl}$, $N_C$ and $E_{HOMO}$ have been used to take into account relevant information provided by molecular features and physicochemical properties. The best model were selected using Partial Least Square (PLS) and Multiple Linear Regression (MLR) led to models with satisfactory predictive ability for a data set of 15 chlorinated alkene compounds.
A review of probability density function(PDF) methodology and direct numerical simulation for the purpose of modeling turbulent combustion are presented in this study where particular attention is focused on the modeling problem of turbulent molecular mixing term appearing in PDF transport equation. Existing mixing models results were compared to those evaluated by direct numerical simulation in a turbulent premixed medium with finite rate chemistry in which the initial scalar field is composed of pockets of partially burnt gases to simulate autoignition. Two traditional mixing models, the least mean square estimations(LMSE) and Curl#s model are examined to see their prediction capability as well as their modeling approach. Test calculations report that the stochastically based Curl#s approach, though qualitatively demonstrates some unphysical behaviors, predicts scalar evolutions which are found to be in good agreement with statistical data of direct numerical simulation.
We have modeled the observed spectral energy distributions(SEDs) of young stellar objects (YSOs) in giant molecular clouds (GMCs). We propose the theoretical modles for the dust envelopes around YSOs. The YSOs in a GMC may share the same initial chemical composition. In this paper, we compare the model SEDs with the observations of the YSOs. Dust shells of the YSOs are composed of a mixture of astronomical silicate and graphite grains. We propose the models for the evolution of the GMCs comparing the shape of the SEDs on the IRAS 2-color diagram with the age.
Kim, Eun-Ae;Jung, Kyoung-Chul;Sohn, Uy-Dong;Im, Chae-Uk
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제13권1호
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pp.55-59
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2009
Three dimensional quantitative structure activity relationship between diazabicyclo[4.2.0]octanes and nicotinic acetylcholine receptor($h{\alpha}4{\beta}2$ and $h{\alpha}3{\beta}4$) agonists was studied using comparative molecular field analysis(CoMFA) and comparative molecular similarity indices analysis(CoMSIA). From 11 CoMFA and CoMSIA models, CoMSIA with steric and electrostatic fields gave the best predictive models($q^2=0.926$ and 0.945, ${r^2}_{ncv}=0.983$ and 0.988). This study can be used to develop potent $h{\alpha}4{\beta}2$ receptor agonists with low activity on $h{\alpha}3{\beta}4$ subtype.
Non-small cell lung cancer (NSCLC) is the leading cause of cancer-related mortality worldwide. Phosphoinositide 3-kinases (PI3Ks) play important role in Non-Small Cell Lung Cancer. PI3Ks constitute a lipid kinase family which modulates the function of numerous substrates involved in the regulation of cell survival, cell cycle progression and cellular growth. Herein, we describe the ligand based pharmacophore combined with molecular docking studies methods to identify new potent PI3K inhibitors. Several pharmacophore models were generated and validated by Guner-Henry scoring Method. The best models were utilized as 3D pharmacophore query to screen against ZINC database (Chemical and Natural) and the retrieved hits were further validated by fitness score, Lipinski's rule of five. Finally four compounds were found to have good potential and they may act as novel lead compounds for PI3K inhibitor designing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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