Discovery of $\alpha$-glucosidase inhibitors has been actively pursued with the aim to develop therapeutics for the treatment of diabetes and the other carbohydrate mediated diseases. As a method for the discovery of new novel inhibitors of $\alpha$-glucosidase, we have addressed the performance of the computer-aided drug design protocol involving the homology modeling of $\alpha$-glucosidase and the structure-based virtual screening with the two docking tools: FlexX and the automated and improved AutoDock implementing the effects of ligand solvation in the scoring function. The homology modeling of $\alpha$-glucosidase from baker’s yeast provides a high-quality 3-D structure enabling the structure-based inhibitor design. Of the two docking programs under consideration, AutoDock is found to be more accurate than FlexX in terms of scoring putative ligands to the extent of 5-fold enhancement of hit rate in database screening when 1% of database coverage is used as a cutoff. A detailed binding mode analysis of the known inhibitors shows that they can be stabilized in the active site of $\alpha$- glucosidase through the simultaneous establishment of the multiple hydrogen bond and hydrophobic interactions. The present study demonstrates the usefulness of the automated AutoDock program with the improved scoring function as a docking tool for virtual screening of new $\alpha$-glucosidase inhibitors as well as for binding mode analysis to elucidate the activities of known inhibitors.
Microalgae research is gaining momentum because of their potential biotechnological applications, including the generation of biofuels. Genome sequencing analysis of two model microalgal species, polar free-living Coccomyxa sp. C-169 and symbiotic Chlorella sp. NC64A, revealed insights into the factors responsible for their lifestyle and unravelled biotechnologically valuable proteins. However, genome sequence analysis under-explored cytochrome P450 monooxygenases (P450s), heme-thiolate proteins ubiquitously present in species belonging to different biological kingdoms. In this study we performed genome data-mining, annotation and comparative analysis of P450s in these two model algal species. Sixty-nine P450s were found in two algal species. Coccomyxa sp. showed 40 P450s and Chlorella sp. showed 29 P450s in their genome. Sixty-eight P450s (>100 amino acid in length) were grouped into 32 P450 families and 46 P450 subfamilies. Among the P450 families, 27 P450 families were novel and not found in other biological kingdoms. The new P450 families are CYP745-CYP747, CYP845-CYP863, and CYP904-CYP908. Five P450 families, CYP51, CYP97, CYP710, CYP745, and CYP746, were commonly found between two algal species and 16 and 11 P450 families were unique to Coccomyxa sp. and Chlorella sp. Synteny analysis and gene-structure analysis revealed P450 duplications in both species. Functional analysis based on homolog P450s suggested that CYP51 and CYP710 family members are involved in membrane ergosterol biosynthesis. CYP55 and CYP97 family members are involved in nitric oxide reduction and biosynthesis of carotenoids. This is the first report on comparative analysis of P450s in the microalgal species Coccomyxa sp. C-169 and Chlorella sp. NC64A.
Objective: An experiment was conducted to determine the relationship between the KAP11.1 and the regulation wool fineness. Methods: In previous work, we constructed a skin cDNA library and isolated a full-length cDNA clone termed KAP11.1. On this basis, we conducted a series of bioinformatics analysis. Tissue distribution of KAP11.1 mRNA was performed using semi-quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis. The expression of KAP11.1 mRNA in primary and secondary hair follicles was performed using real-time PCR (real-time polymerase chain reaction) analysis. The expression location of KAP11.1 mRNA in primary and secondary hair follicles was performed using in situ hybridization. Results: Bioinformatics analysis showed that KAP11.1 gene encodes a putative 158 amino acid protein that exhibited a high content of cysteine, serine, threonine, and valine and has a pubertal mammary gland) structural domain. Secondary structure prediction revealed a high proportion of random coils (76.73%). Semi-quantitative RT-PCR showed that KAP11.1 gene was expressed in heart, skin, and liver, but not expressed in spleen, lung and kidney. Real time PCR results showed that the expression of KAP11.1 has a higher expression in catagen than in anagen in the primary hair follicles. However, in the secondary hair follicles, KAP11.1 has a significantly higher expression in anagen than in catagen. Moreover, KAP11.1 gene has a strong expression in inner root sheath, hair matrix, and a lower expression in hair bulb. Conclusion: We conclude that KAP11.1 gene may play an important role in regulating the fiber diameter.
Since the discovery of iron-based superconductors in 2008, extensive and intensive studies have been performed to find the microscopic theory for the high temperature superconductivity in the materials. Electronic structure is the basic and essential information that is needed for the microscopic theory. Experimentally, angle resolved photoelectron spectroscopy (ARPES) is the most direct tool to obtain the electronic structure information, and therefore has played a vital role in the research. In this review, we review what has been done so far and what is needed to be done in ARPES studies of iron-based superconductors in search of the microscopic theory. This review covers issues on the band structure, orbital order/fluctuation, and gap structure/symmetries as well as some of the theories.
Proceedings of the Korean Society for Applied Microbiology Conference
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2001.06a
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pp.83-89
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2001
Recent advances in the structural and molecular biology uncovered that a set of translation factors resembles a tRNA shape and, in one case, even mimics a tRNA function for deciphering the genetic :ode. Nature must have evolved this 'art' of molecular mimicry between protein and ribonucleic acid using different protein architectures to fulfill the requirement of a ribosome 'machine'. Termination of protein synthesis takes place on the ribosomes as a response to a stop, rather than a sense, codon in the 'decoding' site (A site). Translation termination requires two classes of polypeptide release factors (RFs): a class-I factor, codon-specific RFs (RFI and RF2 in prokaryotes; eRFI in eukaryotes), and a class-IT factor, non-specific RFs (RF3 in prokaryotes; eRF3 in eukaryotes) that bind guanine nucleotides and stimulate class-I RF activity. The underlying mechanism for translation termination represents a long-standing coding problem of considerable interest since it entails protein-RNA recognition instead of the well-understood codon-anticodon pairing during the mRNA-tRNA interaction. Molecular mimicry between protein and nucleic acid is a novel concept in biology, proposed in 1995 from three crystallographic discoveries, one, on protein-RNA mimicry, and the other two, on protein-DNA mimicry. Nyborg, Clark and colleagues have first described this concept when they solved the crystal structure of elongation factor EF- Tu:GTP:aminoacyl-tRNA ternary complex and found its overall structural similarity with another elongation factor EF-G including the resemblance of part of EF-G to the anticodon stem of tRNA (Nissen et al. 1995). Protein mimicry of DNA has been shown in the crystal structure of the uracil-DNA glycosylase-uracil glycosylase inhibitor protein complex (Mol et al. 1995; Savva and Pear 1995) as well as in the NMR structure of transcription factor TBP-TA $F_{II}$ 230 complex (Liu et al. 1998). Consistent with this discovery, functional mimicry of a major autoantigenic epitope of the human insulin receptor by RNA has been suggested (Doudna et al. 1995) but its nature of mimic is. still largely unknown. The milestone of functional mimicry between protein and nucleic acid has been achieved by the discovery of 'peptide anticodon' that deciphers stop codons in mRNA (Ito et al. 2000). It is surprising that it took 4 decades since the discovery of the genetic code to figure out the basic mechanisms behind the deciphering of its 64 codons.
A pseudoreceptor combines structure-based and ligand-based techniques to represent a unifying concept for both receptor mapping and ligand matching. In this molecular modeling approach, there are opportunities to construct the pseudoreceptor models using a set of small molecules. To build a reliable pseudoreceptor model, we need a set of ligand molecules with known affinity (biological activity) to generate 3D bioactive conformation for each of these ligand molecules. Several software packages are available to generate a pseudoreceptor model and this can provide an entry point for structure based drug discovery in cases where receptor structure information is not available. In this review, we presented the concept of pseudoreceptor, as well as discussed about various software packages available to generate a pseudoreceptor model.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.399-405
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2004
With the explosive growth of information sources available under various information technology and business environment, it has become increasingly necessary for determining effective marketing strategies and optimizing the logical structure of the CRM data mining system. In this paper, we present an overview of the data mining for strategy focused CRM structure. This includes preprocessing, transaction identification and data integration components. We describe the main part of this paper to the discussion of processes and problems that characterize the mining tools and techniques, identify the CRM data mining, and provide a general architecture of a system to do focused CRM data mining that require further research and development.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.6
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pp.655-664
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2022
On the motivation by an integrative study of multi-omics data, we are interested in estimating the structure of the sparse cross correlation matrix of two high-dimensional random vectors. We rewrite the problem as a multiple testing problem and propose a new method to estimate the sparse structure of the cross correlation matrix. To do so, we test the correlation coefficients simultaneously and threshold the correlation coefficients by controlling FRD at a predetermined level α. Further, we apply the proposed method and an alternative adaptive thresholding procedure by Cai and Liu (2016) to the integrative analysis of the protein expression data (X) and the mRNA expression data (Y) in TCGA breast cancer cohort. By varying the FDR level α, we show that the new procedure is consistently more efficient in estimating the sparse structure of cross correlation matrix than the alternative one.
It is demonstrated in this study that the nanoliter reactor arrays with an inkjet printing, can be used for high throughput screen of antibiotic function. As a model antibiotic, gramicidin was used in this study. The gramicidin embedded lipid vesicles were immobilized on the surface in the nanoliter reactor structure with control of the volume in the nanoliter reactor. By dispensing acidic drops into the reactor, the gramicidin function was monitored. The technique developed in this research also has a great potential to be used for discovery of drugs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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