분자모사 기반의 환형올리고당 및 당질배합체의 구조모사 및 생물공학적 응용에 관한 연구 : Biotechnological Application of Cyclic Oligosaccharides and Glycoconjugates Based on the Computer-Aided Molecular Design

국문 초록 (Abstract)

환형올리고당과 당질 배합체의 생물공학적 응용을 위하여 분자모사 및 실험적인 접근방법을 수행하였다. 분자모사기법은 구조적 유동성으로 인해 NMR 및 결정학적 접근의 구조연구에 한계를 보이는 탄수화물 구조의 예측에 중요한 방법으로 이용된다. 분자동력학 및 simulated annealing 모사를 이용하여 미생물이 생산하는 환형올리고당과 플라보노이드 배당체의 구조분석을 수행하였다. 당결합이 전체 환형올리고당의 구조에 미치는 영향과 플라보노이드 배당체의 구조와 이의 산화방지효과 사이의 상관관계를 분자동력학모사를 통하여 살펴보았다. 또한 Monte Carlo 도킹 모사를 통하여 환형올리고당인 사이클로덱스트린과 monocyclic 분자간의 포집복합체의 결합모드에 대한 연구를 수행하였다. 사이클로덱스트린은 환형올리고당의 일종으로서 포집복합체 형성능을 가지며, 이를 이용하여 다양한 생물공학적인 응용이 되고 있다. 주체 (host)와 대상체 (guest)간의 포집복합체는 대상체의 성질을 변화시키는 중요한 기작으로, monocyic 대상체에 대한 효과적인 사이클로덱스트린의 포집복합체를 분자모사를 통하여 예측하였다.
환형올리고당인 사이클로덱스트린과 플라보노이드 대상체간의 포집복합체에 대한 연구를 UV-vis, NMR 분광기 및 모세관 전기영동 (capillary electrophoresis)를 이용하여 수행하였다. 플라보노이드의 이용성을 높이기 위하여 사이클로덱스트린의 플라보노이드에 대한 용해도 증가능 및 광학이성질 플라보노이드의 분리능에 대하여 실험적인 접근방법을 통하여 연구를 수행하였다. 또한 플라보노이드와 사이클로덱스트린간의 포집복합체의 결합모델을 실험결과와 Monte Carlo 도킹모사를 통하여 제안하였다.
Ralstonia solanacearum 균주가 생산하는 삼투압 조절에 관련되었다고 보고된 환형올리고당(OPGR)의 구조분석을 분자동력학 모사를 이용하여 수행하였다. 이를 위하여 당결합의 분포 및 유동성과 유래된 구조의 에너지를 조사하였으며, 이론적인 환형(CYS13) 및 선형올리고당 (LINEAR)을 구축하였다. 환형올리고당은 환형구조에 의한 불안정성이 존재하고 있다. 그러나OPGR의 각 당결합은 에너지가 안정한 구조를 이루고 있으며, 전체 환형구조의 안정화를 위하여 α-(1→6) 결합의 구조적 유동성의 감소가 특징적으로 나타남을 알 수 있다.
Quercetin과 quercetin의 3번 위치의 수산기에 탄수화물이 결합된 당질배합체의 수용액상 구조를 분자동력학 모사를 통하여 조사하였다. Quercetin은 공액결합(conjugated bond)를 가짐으로써 평면의 구조를 보인다. 그러나 결합된 당의 종류에 따라 quercetin의 구조적 비틀림이 유도되었으며, 이들 물질의 항산화능은 구조의 비틀림의 정도와 밀접한 연관이 있음을 알 수 있었다. 당분자는 이러한 구조적 비틀림을 유발함과 동시에 B ring과의 상호작용으로 quercetin의 자유로운 비틀림을 감소시켰다. 이러한 평면구조의 벗어남의 정도는 플라보노이드의 활성을 예측하는 중요한 요소로 작용될 수 있다.
사이클로덱스트린 (CD)은 포집복합체를 통하여 낮은 용해도 및 약학적 성질을 보이는 물질을 개선하는데 이용된다. 따라서 더욱 효과적인 CD의 선택은 약제의 응용성을 높이는데 중요한 요소이다. 난용성 물질에 대한 용해도 증가에 더욱 효과적인 CD를 선택하기 위하여 Monte Carlo 도킹모사를 수행하였다. 21개 난용성 물질과CD 복합체의 효과적인 선택에 결합에너지를 변수로 이용한 결과, 100%의 정확도를 나타내었다.
플라보노이드는 식물의 이차산물로서 강한 항산화 활성뿐만 아니라 항염증, 항암, 항바이러스 활성을 나타낸다. Flavone과 flavonol은 대표적인 플라보노이드이다. 그러나 그 자체의 phenol 구조의 특징으로 인해 수용액상의 용해도가 매우 낮아 활용성이 떨어진다. 따라서 3가지의 flavone및 4가지의 flavonol의 용해도 증가를 위하여 사이클로덱스트린 및 그 유도체를 이용한 복합체 연구를 수행하였다. 또한 결합구조의 예측을 위하여 phase solubility, NMR 및 분자모델링 방법을 이용하였다. 플라보노이드의 용해도 증가능 및 복합체의 결합구조는 시클로덱스트린과 유도체의 종류에 따라 다른 양상을 나타내었다.
Catechin은 광학이성질 플라보노이드로서, 각각의 (+)-catechin 과 (-)-catechin이 서로 다른 생물학적 효과를 보인다. 이러한 광학이성질 catechin을 숙실산으로 수식된 사이클로덱스트린 (Suc-β-CD)를 분리체로 이용하여 모세관 전기영동 방법을 통하여 분리하였다. 숙실산이 한 개 수식된 CD의 경우에 (±)-catechin을 가장 효과적으로 분리하였으며, 숙실산이 2개 및 3개 수식된 CD의 경우 더 넓은 pH 범위에서 분리능을 나타내었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Molecular simulations and analytical methods were used for the biotechnological application of cyclic oligosaccharides and glycoconjugate. Molecular simulations is a powerful tool to predict the conformation of carbohydrate because its inherent flexibility makes hard to investigate the conformation by either NMR or crystallization method. Molecular dynamics and simulated annealing simulations are used to investigate the conformational characteristics of cyclic oligosaccharide from microorganism and flavonoid glycoside. The effect of glycosidic linkage to the whole conformation of cyclic oligosaccharide and the relationship between structure and antioxidant activity of flavonoid glycoside were investigated by molecular simulations. Monte Carlo docking simulation was used to exploit the binding mode of inclusion complexes between monocyclic compound and cyclodextrin hosts. Cyclodextrins, kinds of cyclic oligosacchrides, have been used in various field of biotechnology through their inclusion complex forming ability. Inclusion complex between host and guest molecules is an important process for modifying the characteristics of guest molecules. Monocyclic compounds used as model guest molecules of cyclodextrins to predict the preferred inclusion complex.
Analytical methods such as UV-vis, NMR spectroscopy and capillary electrophoresis were useful approaches to investigate the inclusion complex between cyclodextrin and flavonoid guest molecules. The activity of cyclodextrins as solubility enhancers and chiral selectors for flavonoids to increase their bioavailability was investigated by analytical approach. Furthermore, binding models of flavonoid-cyclodextrin complexes were proposed based on Monte Carlo docking simulations and their experimental results.
The conformational preferences of cyclic osmoregulated periplasmic glucan of Ralstonia solanacearum (OPGR) were characterized by molecular dynamics simulations. To determine the conformational characteristics of OPGR, we investigated the glycosidic dihedral angle distribution, fluctuation, and the potential energy of the glucan and constructed hypothetical cyclic (CYS13) and linear (LINEAR) glucans. There are conformational constraints in cyclic glucan. The conformation of OPGR can reconcile the tendency for individual glycosidic bonds to adopt energetically favorable conformation with the requirement for closure of the macrocyclic ring by loosing the inherent flexibility of the α-(1→6)-glycosidic linkage.
The conformations of quercetin and quercetin substituents were also investigated by molecular dynamic simulations in aqueous environment. Quercetin's planar structure results from the increased conjugation. However, the glycosylations of quercetin aglycone at 3-hydroxyl position cause the distorted conformation of flavonol backbone and their antioxidant activity is decreased as a function of the degree of distortion. Although the glycosyl moieties cause the distorted conformation, these bulky groups hold B ring and prevent further free rotation. The coplanarity of flavonol backbone can be an important factor to access the conformation-activity relationship.
Cyclodextrins (CDs) are useful functional excipients, which are being used to camouflage undesirable pharmaceutical characteristics, especially poor aqueous solubility, through the inclusion complexation process with insoluble drugs. The selection of more efficient cyclodextrin is important to improve the bioavailability of drugs. The complexing and solubilizing abilities toward poorly water-soluble monocyclic molecules of CDs were investigated using Monte Carlo (MC) docking simulations studies. The prediction accuracy of the preferred complex for 21 host-guest pairs is 100% using interaction energy.
Flavonoids are polyphenolic compounds that usually exist in plants as secondary metabolites. Flavones and Flavonols constitute a major group within the flavonoids and they possess strong antioxidative activity as well as other potential effects including anti-inflammatory, anti-cancer, and anti-viral. Owing to their phenolic nature, flavonoids are poorly water soluble, which reduces their bioavailability. The aqueous solubility of three flavones and four flavonols was enhanced by β-CD, heptakis (2,6-di-O-methyl) β-cyclodextrin (DM-β-CD), and 2-hydroxypropyl-β-cyclodextrin (HP-β-CD). The phase solubility and ¹H-NMR chemical shift change were used for predicting the binding modes of complex. Depending on the nature of cyclodextrins, flavonoids showed different degree of solubilisation and the binding mode of complexes.
Catechin is a kind of flavonoid and is chiral molecules. (+)- and (-)-catechin show opposite and different biological effects. We used the characterized succinyl-β-cyclodextrins (Suc-β-CDs) Suc-β-CDs as chiral selectors for separating (±)-catechin in capillary electrophoresis. Mono-Suc-β-CD is sufficient and effective to separate (±)-catechin. Di- and tri-Suc-β-CD show the ability of chiral separation at broad pH range.

목차 (Table of Contents)

• Table of Contents = Ⅰ
• List of Tables = Ⅴ
• List of Figures = Ⅶ
• List of Abbreviation = ⅩⅢ
• Abstract = ⅩⅤ
• Background = 1
• References = 8
• Chapter Ⅰ. Molecular dynamics simulations of cyclic-β-(1→2) glucan containing an α-(1→6) linkage as a 'molecular alleviator' for the macrocyclic conformational strain = 9
• 1. Introduction = 9
• 2. Computational Methods = 12
• 3. Results and Discussion = 15
• 3.1. Selection of force field = 15
• 3.2. Conformational analysis of OPGR = 17
• 3.3. Characteristics of the -(1→6) linkage in cyclic glucans = 21
• 4. Conclusion = 29
• 5. References = 31
• Chapter Ⅱ. Molecular Dynamics Simulations on the Coplanarity of Quercetin Backbone for the Antioxidant Activity of Quercetin-3-monoglycoside = 36
• 1. Introduction = 36
• 2. Computational Methods = 37
• 3. Results and Discussion = 39
• 4. Conclusion = 47
• 5. References = 48
• Chapter Ⅲ. Preference Prediction for the Stable Inclusion Complexes between Cyclodextrins and Monocyclic Insoluble Chemicals Based on Monte Carlo Docking Simulations = 51
• 1. Introduction = 51
• 2. Computational Methods = 53
• 3. Results and Discussion = 56
• 4. Conclusion = 64
• 5. References = 66
• Chapter Ⅳ. Inclusion Complexes between Cyclodextrins and Flavonoids = 70
• Part 1. Aqueous Solubility Enhancement of Some Flavones by Complexation with Cyclodextrins = 70
• 1. Introduction = 70
• 2. Experimental Section = 72
• 2.1. Chemicals and equipments = 72
• 2.2. Phase solubility study = 72
• 2.3. Computational Methods = 73
• 3. Results and Discussion = 74
• 3.1. Phase solubility study = 74
• 3.2. Complexation modes = 78
• 4. References = 82
• Part 2. Inclusion Complexes of Modified Cyclodextrins with Some Flavonols = 85
• 1. Introduction = 85
• 2. Experimental Section = 87
• 2.1. Materials = 87
• 2.2. Phase solubility studies = 87
• 2.3. ¹H NMR studies = 88
• 2.4. Molecular modeling studies = 88
• 3. Results and Discussion = 89
• 3.1. Phase solubility studies = 89
• 3.2. ¹H NMR studies = 92
• 3.2. Molecular modeling studies = 93
• 4. References = 97
• Chapter Ⅴ. Chiral Separation of Catechin by Capillary Electrophoresis Using Mono-, Di-, Tri-succinyl-β-cyclodextrin as Chiral Selectors = 100
• 1. Introduction = 100
• 2. Experimental Section = 102
• 2.1. Preparation of Suc-β-CD = 102
• 2.2. Analytical Methods = 103
• 2.3. Computational Methods = 103
• 3. Results and Discussion = 106
• 3.1. Effect of the type and concentration of Suc-β-CDs = 106
• 3.2. Effect of BGE pH = 110
• 3.3. Effect of buffer concentration and methanol modifier = 113
• 3.4. Binding mode from Monte Carlo docking studies = 114
• 4. Conclusion = 117
• 5. References = 118
• 국문초록 = 123