Katepsin K je pomembna tarča za zdravila za osteoporozo in druge kostne bolezni. Z uporabo virtualne kombinatorične knjižnice, QSAR modeliranja in molekulskega sidranja smo razvili serijo zaviralcev katepsina K, ki temelji na N-(funkcionaliziranem benzoil)-homociklolevcil-glicinonitrilnem skeletu. Da bi se izognili težavam poznanih zaviralcev katepsina K, povezanih z lizosomotropizmom bazičnih spojin in posledično neželenimi učinki, smo na P3 pozicijo vključili šibko- do nebazični strukturni fragment. Spojine 5,6 in 9 so bile visoko selektivne za katepsin K v primerjavi s katepsini L in S s Ki vrednostmi v rangu 10-30 nM. Kinetične študije so pokazale, da imajo novi zaviralci tesen in reverzibilen način vezave na katepsin K, medtem ko so X-žarkovne strukturne študije razkrile tako kovalenten kot tudi nekovalenten način vezave med nitrilno skupino in katalitičnim cisteinom (Cys25).
COBISS.SI-ID: 5755162
Kljub uspešnosti 6-fluorokinolonov v boju proti tuberkuloze, vsakdanja poročila o različnih oblikah s kinoloni povzročene »pridobljene odpornosti« Mycobacterium tuberculosis žal postajajo precej pogosta. Skupaj z obširnim poročanjem o mutacijah lociranih v QRDR območju gyrA podenote, nekatere nedavne študije opozarjajo na pojav točkovnih mutacij gyrB, ki prav tako močno prispevajo k odpornosti na M. tuberculosis. Da bi pojasnili vpliv spremembe gyrB na odpornost 6-fluorokinolonov pri M. tuberculosis, uporabili smo metodologije in silico mutageneze in strukturno-podprte validacije Na osnovi nedavno dostopnih strukturnih informacijah, zgradili smo tri homolognih modelov M. tuberculosis točkovnih gyrB mutantov (N473Tmod, T474Pmod, in E475Vmod) ki so bili izkoriščeni kot izhodišče za molekulsko sidranje 145 znanih 6-fluorokinolonov z eksperimentalno določenimi biološkimi aktivnostmi. Njihovi profili odpornosti (identifikacija aktivnih/neaktivnih 6-fluorokinolonov) smo ovrednoteni v primerjalni študiji z homolognim modelom divjega tipa DNA giraze M. tuberculosis. Ta metoda predlaga sledeči red odpornostne stopnje za naše modele (N473Tmod ) T474Pmod ) E475Vmod ) 3K9Fmod), kar pa je bilo še dodatno potrjeno z molekulskim sidranjem vnaprej izbranih 48 kombinatorično ustvarjenih 6-fluorokinolonskih zadetkov. Poleg tega smo identificirali več privlačnih strukturnih fragmentov, ki bi lahko pomagali pri razvoju novih 6-fluorokinolonskih antibiotikov z morebitno okrepitvijo antimikobakterijske aktivnosti proti različnim mutiranim sevom gyrB M. tuberculosis.
COBISS.SI-ID: 5634074
Antioksidanti so pomembni za vzdrževanje ravnotežja med oksidativnimi in reduktivnimi zvrstmi v telesu ter posledično za preprečevanje oksidativnega stresa. Dandanes se preverja antioksidativna aktivnost številnih naravnih spojin. Ugotovljeno je bilo, da ima gobji pigment norbadion A, ki je derivat pulvinske kisline, antioksidativno aktivnost; ta je bila potrjena tudi za druge derivate pulvinske kisline in strukturno sorodne kumarine. Na podlagi rezultatov in vitro študij, ki so bile na teh spojinah opravljene v sklopu tega raziskovalnega dela, so bili izgrajeni napovedni modeli kvantitativnih razmerij med strukturo in aktivnostjo (QSAR) z uporabo metod večkratne linearne regresije, protitočnih umetnih nevronskih mrež ter regresijske metode podpornih vektorjev (SVR). Modeli so bili razviti v skladu s trenutnimi QSAR smernicami, vključno z oceno domene uporabnosti modelov. Predlagan je nov pristop za grafično oceno domene uporabnosti SVR modelov. Razviti modeli izkazujejo zadostno napovedno moč za rešetanje virtualnih knjižnic v iskanju novih potencialnih antioksidantov.
COBISS.SI-ID: 5662490
Razvili smo metodo umetne nevronske mreže z vzvratnim širjenjem napake za mapiranje v primeru določanja optimalnih parametrov. Načrtovanje eksperimenta za iskanje optimumov z uporabo 2D nevronskega mapiranja s tako imenovanim pristopom »feed forward bottle neck neural network (FFBN NN)« v primerjavi s tradicionalno statistično metodo omogoča bolj efektiven način optimizacije obstoječega sistema, omogoča dvojno kontrolo, kar poveča zanesljivost izbranih optimalnih rešitev ali dovoljenih mej procesa, ki pripadajo specifikaciji. Z našimi metodami načrtovanja večfaktornih eksperimentov ter z obdelavo večjih količin podatkov in rezultatov, optimizacijo industrijskih postopkov bistveno skrčimo, kar zmanjša drago in težavno eksperimentalno delo ter tako pocenimo izdelke in izboljšamo njihovo kvaliteto.
COBISS.SI-ID: 5795610
Napovedovanje transmembranskih segmentov je pomemben aspekt razumevanja struktur in arhitektur različnih membranskih proteinov z β sodčki. Kljub znatnim naporom je trenutno število napovednih modelov za β-transmembranske domene omejeno, predvsem glede pravilnosti in še posebej glede preciznosti napovedi.Tukaj opisujemo PredβTM, algoritem za napovedovanje transmembranskih regij β-transmembranskih proteinov. Z uporabo informacije o frekvenci parov aminokislin v poznanih β-transmembranskih proteinih smo trenirali klasifikator na osnovi podpornih vektorjev za napovedovanje β-transmembranskih segmentov. Na končno napoved vplivajo tudi statistični podatki o preferenčnih pozicijah aminokislin. Klasifikator evolucijskih profilov ne vsebuje eksplicitno, ampak temelji na vzorcih zaporedij, pridobljenih posredno s kodiranjem segmentov poznanih proteinov s pomočjo aminokislinskih matrik sosednosti. S primerjalnim nizom 35 β-transmembranskih proteinov je občutljivost in natančnost PredβTM klasifikatorja določena na 83.71% oziroma 72.98%. Prekrivanje segmentov je 82,19%. V primerjavi z drugimi sodobnimi metodami PredβTM zagotavlja večjo natančnost in prekrivanje segmentov brez zmanjšanja občutljivosti. Poleg tega smo uporabili PredβTM za analizo proteinov brez opredeljenih transmembranskih regij in nekarakteriziranih sekvenc v osmih bakterijskih genomih in napovedali možne β-transmembranske proteine. PredβTM je prosto dostopen na spletu na http://transpred.ki.si/.
COBISS.SI-ID: 5840154