Motoki Nakajima, Y. Sakuratani, Y. Noguchi, J. Yamada, Kenji Hori
{"title":"Development of Hydrolysis Prediction System Using Reaction Analysis with Quantum Chemical Calculation","authors":"Motoki Nakajima, Y. Sakuratani, Y. Noguchi, J. Yamada, Kenji Hori","doi":"10.2751/JCAC.8.103","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"我々は,化審法における生分解性予測に新たな視点を加えるため,その変化物生成の主たる要因の一つである加水分解予測に,量子化学計算による反応解析から得られる活性化エネルギーを判断指標の一つとして用いることを検討している。この過程において,MOPACベースでの平易な活性化エネルギーの算出を可能とするインタフェースとして,加水分解予測システムを開発した。このシステムでは,遷移状態付近の構造探索を効率的に行うために,過去の計算結果を利用する置換基法を,加水分解反応に特化して応用しシステム化した。その結果,エステル酸加水分解反応について,市販の量子化学計算ソフトウェアのみを用いた反応解析に比べ,大幅に計算時間を短縮しつつ,MOPACベースでの活性化エネルギー計算結果が得られることが判明した。今後,DFT計算やab initio MO計算といった上位の計算手法との併用も視野に入れ,生分解性予測へ活用することを検討している。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":"8 1","pages":"103-113"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2007-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Computer Aided Chemistry","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2751/JCAC.8.103","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
我々は,化審法における生分解性予測に新たな視点を加えるため,その変化物生成の主たる要因の一つである加水分解予測に,量子化学計算による反応解析から得られる活性化エネルギーを判断指標の一つとして用いることを検討している。この過程において,MOPACベースでの平易な活性化エネルギーの算出を可能とするインタフェースとして,加水分解予測システムを開発した。このシステムでは,遷移状態付近の構造探索を効率的に行うために,過去の計算結果を利用する置換基法を,加水分解反応に特化して応用しシステム化した。その結果,エステル酸加水分解反応について,市販の量子化学計算ソフトウェアのみを用いた反応解析に比べ,大幅に計算時間を短縮しつつ,MOPACベースでの活性化エネルギー計算結果が得られることが判明した。今後,DFT計算やab initio MO計算といった上位の計算手法との併用も視野に入れ,生分解性予測へ活用することを検討している。
我们为了对化审法的生物可降解性预测增加新的视角,对导致变化物生成的主要因素之一的水解预测,研究将通过量子化学计算的反应分析得到的活化能作为判断指标之一。在此过程中,作为能够基于MOPAC简单计算活化能的接口,开发了水解预测系统。该系统为了有效地搜索过渡状态附近的结构,将利用过去计算结果的取代基法专门应用于水解反应,实现了系统化。结果表明,与仅使用市面上销售的量子化学计算软件进行的反应分析相比,酯酸水解反应可大幅缩短计算时间,同时可获得基于MOPAC的激活能量计算结果。今后还将考虑与DFT计算和ab initio MO计算等上层计算方法同时使用,并研究将其应用于生物可分解性预测。