Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Платный доступ или доступ для подписчиков

Энергии граничных молекулярных орбиталей как фактор прогноза антигликирующей активности N-гидроксибензоил-производных тимина и урацила

Роман Александрович Литвинов, Павел Михайлович Васильев, Анатолий Кузьмич Брель, Светлана Викторовна Лисина

Аннотация


Исследована связь энергий граничных молекулярных орбиталей HOMO (EHOMO) и LUMO (ELUMO) и их разности (ΔEHOMO-LUMO) с уровнем антигликирующей активности N-гидроксибензоил-производных тимина и урацила, имеющих упорядоченные изменения структуры (тип азотистого основания, число N-замещений, положение гидроксигруппы в бензоильном радикале). С применением рангового корреляционного анализа показано отсутствие непрерывной симбатной зависимости между экспериментально установленными и расчетными параметрами. При использовании множественного анализа соответствий установлена способность кластеризованных значений антигликирующей активности и расчетных квантово-химических параметров формировать однородные группы данных в случае, если анализ дополнить информацией о состоянии изменяемых фрагментов молекулярной структуры, которая представлена как информация бинарного/тринарного свойства. Это указывает на то, что зависимость антигликирующей активности соединений от величин EHOMO, ELUMO и ΔEHOMO-LUMO является сложной, однако может быть аппроксимирована дискретной моделью в случае дополнения анализируемых данных информацией о состоянии изменяемых фрагментов структуры. Для построения модели зависимости антигликирующей активности исключительно от расчетных величин EHOMO, ELUMO и ΔEHOMO-LUMO проведено нейросетевое моделирование. Показано, что зависимость антигликирующей активности от EHOMO, ELUMO и ΔEHOMO-LUMO может быть с высокой точностью описана регрессионной нейросетевой моделью. Найденная зависимость использована при построении квантово-химической QSAR-модели прогноза антигликирующей активности N-гидроксибензоил-производных тимина и урацила на основе энергий молекулярных орбиталей.

Ключевые слова


гликирование; конечные продукты гликирования; квантовая химия; QSAR; молекулярные орбитали; искусственные нейронные сети

Полный текст:

PDF

Литература


R. Guha, Meth. Mol. Biol., 993, 81 – 94 (2013); doi: 10.1007/978-1-62703-342-8_6.

M. Fournet, F. Bonté, A. Desmoulière, Aging Dis., 9(5), 880 – 900 (2018); doi: 10.14336/AD.2017.1121.

S. J. Cho, G. Roman, F. Yeboah, Y. Konishi, Curr. Med. Chem., 14(15), 1653 – 1671 (2007); doi: 10.2174/092986707780830989.

R. Nagai, D. B. Murray, T. O. Metz, J. W. Baynes, Diabetes, 61(3), 549 – 559 (2012); doi: 10.2337/db11-1120.

E. N. Muratov, J. Bajorath, R. P. Sheridan, et al., Chem. Soc. Rev., 49, 3525 – 3564 (2020); doi: 10.1039/d0cs00098a.

W. Yu. Ussov, V. D. Filimonov, M. L. Belyanin, et al., Med. Visualization, 3, 133 – 143 (2019); doi: 10.24835/1607-0763-2019-3-133-143.

J. Frau, D. Glossman-Mitnik, Molecules, 22(2), 226 (2017); doi: 10.3390/molecules22020226.

K. V. Savateev, V. V. Fedotov, I. Butorin, et al., Eur. J. Med. Chem., 185, 111808 (2020); doi: 10.1016/j.ejmech.2019.111808.

R. A. Litvinov, R. A. Drokin, D. D. Shamshina, et al., Rus. J. Bioorg. Chem., 46, 1278 – 1284 (2020); doi: 10.1134/S1068162020060175.

M. J. S. Dewar, The PMO Theory of Organic Chemistry, Plenum, NewYork (1975), pp. 197 – 389; doi: 10.1007/978-1-4613-4404-9.

А. К. Брель, А. A. Спасов, C. В. Лисина и др., Хим.-фарм. журн., 53(6), 28 – 32 (2019); Pharm. Chem. J., 53(6), 511 – 515 (2019); doi: 10.1007/s11094-019-02029-5.

A. A. Spasov, A. K. Brel, R. A. Litvinov, et al., Russ. J. Bioorgan. Chem., 44(6), 769 – 777 (2018).

П. М. Васильев, А. А. Спасов, А. Н. Кочетков и др., Вестник Волгоградского государственного медицинского университета, 1(73), 31 – 33 (2020).

П. М. Васильев, А. А. Спасов, А. Н. Кочетков и др., Вестник Волгоградского государственного медицинского университета, 2(74), 100 – 104 (2020).

П. М. Васильев, А. А. Спасов, А. Н. Кочетков и др., Волгоградский научно-медицинский журнал, 1, 55 – 57 (2020).

П. М. Васильев, А. А. Спасов, А. Н. Кочетков и др., Волгоградский научно-медицинский журнал, 2, 47 – 51 (2020).

Нейронные сети. Statistica Neural Networks: Методология и технология современного анализа данных, 2-е изд., перераб. и доп., Ред. В. П. Боровиков, Горячая линия — Телеком, Москва (2008).

А. Н. Колмогоров, Докл. АН СССР, 114(5), 953 – 956 (1957).

R. Świsłocka, E. Regulska, J. Karpińska, et al., Molecules, 24(14), 2645 (2019); doi: 10.3390/molecules24142645.

Pharmaceutical data mining: approaches and applications for drug discovery, ed. by K. V. Balakin, Wiley (2010); doi: 10.1002/9780470567623.

J. A. Pals, E. D. Wagner, M. J. Plewa, Environ. Sci. Technol., 50(6), 3215 – 3221 (2016); doi: 10.1021/acs.est.5b05581.

Э. Хонарманд, Х. Мостаанзадех, М. Аалайв, Электрохимия, 53(5), 544 – 551 (2017); doi: 10.7868/80424857017050103.

J. W. Baynes, S. R. Thorpe, Diabetes, 48(1), 1 – 9 (1999); doi: 10.2337/diabetes.48.1.1.

А. С. Днепровский, Т. И. Темникова. Теоретические основы органической химии. Строение, реакционная способность и механизмы реакций органических соединений, Химия. Ленинградск. отд-ние, Ленинград (1991).

Р. А. Литвинов, С. В. Лисина, А. К. Брель и др., Тез. докл. VI Междисципл. конф. «Молекулярные и биологические аспекты химии, фармацевтики и фармакологии», Нижний Новгород (2020), c. 62.




DOI: https://doi.org/10.30906/0023-1134-2021-55-7-18-24

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


© Издательский дом «Фолиум», 1993–2022

Наши партнеры:

laboratorka.su    

Наши издания:
Подписаться на наши издания Вы можете через почтовые каталоги агентства «Роспечать» и Объединенный каталог «Пресса России», а также на сайтах агентств «УП Урал Пресс», «Информнаука», «Прессинформ» и «Профиздат»Адрес редакции:
Россия, Москва, Дмитровское шоссе, 157
Тел.: +7 499 258-08-28 (доб. 18)
E-mail: chem@folium.ru