Dieteil nitrofenil fosfat ve asetoksiden türevlerinin paraksonaz1 için QSAR çalışması

Abstract

Son zamanlarda, biyomedikal bilimle ilgili birçok literatürde, yüksek konsantrasyonlardaki homosisteinin düşürülmesi ile ilgili çok sayıda çalışma olup bunların bazıları Paraoksonaz1 ile ilgilidir.Bu çalışma homosistein metabolitlerinden birini (homosistein tiyoklaktonu) katalize edebilen paraoksonaz' ı aktive edebilen bileşikler olarak bazı dietil p-nitrofenil fosfat ve asetoksi türevlerini incelemeyi amaçlamaktadır.QSAR, Moleküler doking ve pKa hesaplamaları bu çalışmada kullanılan yöntemlerdir. Bu hesaplamaların bir kısmı B3LYP CBS teorisi düzeyinde gerçekleştirilmiştir. Bu hesaplamaların bir kısmı Gaussian-09 serisi programı kullanılarak B3LYP / 6-311 teori düzeyinde, bir kısmı da Komple Temel Set-Q (CBS-Q) düzeylerinde gerçekleştirilmiştir. PKa çalışmaları için CBS-Q metodu kullanılmıştır.SALFORD Predictive Modeler 8.0 ve SPSS 20.0 programı ile sırasıyla CART Karar Ağacı öğrenmesi metodu ve Yapay Sinir Ağları (ANNs) metodu istatistiksel very analizi için kullanılmıştır.Sonuçlar, incelenen moleküllerin bazılarının moleküllerin yapısına ve içerdiği bağlı olarak paraoksonaza karşı aktivasyon özellikleri gösterdiği bulunmuştur.

It is notably in many recent literatures of biomedical science, that there has been plenty of studies concerned with the reducing of high concentrations of homocysteine, some of them were about Paraoxonase1.This work is aimed to study some diethyl p-nitrophenyl phosphate and acetoxy derivatives, as compounds that may activate paraoxonase1 which is can catalyze one of homocysteine metabolite (homocysteine thiolactone).QSAR, Molecular docking, and pKa calculation studies are the methods that followed in this study, some of these calculations have been carried out at the B3LYP/6-311 levels of theory, and some of them at Complete Basis Set-Q (CBS-Q), by using Gaussian-09 series program. CBS-Q calculation is used for pKa studies. The CART Decision Tree learning method and the Artificial Neural Networks (ANNs) method were used for statistical analysis by using SALFORD Predictive Modeler 8.0 and SPSS 20.0.The results have shown that some of the studied molecules reveal activation properties to the paraoxonase1, with a different activity of the molecules depends on structure and groups within it.