Strykniinin ja brusiinin stereokemian kvantitatiivinen selvittäminen NMR -menetelmillä ja heteronukleaarisen Altona-Haasnoot yhtälön laatiminen

Tiivistelmä. Työn tavoitteena oli selvittää eri NMR-menetelmillä yhdisteiden stereokemiallisesta rakenteesta mahdollisimman paljon kvantitatiivista tietoa. Työstä poiketen NMR-menetelmiä käytetään lähinnä stereokemian kvalitatiiviseen analyysiin. Työssä tutkittaviksi yhdisteiksi valikoitui brusiini ja strykniini niiden rakenteen jäykkyyden vuoksi. Työssä Overhauserin efektiin pohjautuvalla NOESY-määrityksellä saatiin selvitettyä protonien välisiä etäisyyksiä ja HMBC-pulssisarjalla saatiin selvitettyä hiilien ja protonien välisiä J-kytkentöjä, joiden avulla saatiin laskettua Karplus-yhtälöitä soveltamalla torsiokulmia. Torsiokulmat eivät vastanneet odotettuja arvoja, joten työn ohella kokeiltiin Altona-Haasnoot yhtälön soveltuvuutta kokeellisilla vakioilla heteronukleaarisen torsiokulman ratkaisemiseksi. Vertailumenetelminä käytettiin GAUSSIAN-laskelmilla saatuja etäisyyksiä, torsiokulmia ja J-kytkentöjä sekä kirjallisuudessa julkaistuja röntgenkristallografialla määritettyjä etäisyyksiä ja torsiokulmia. Protonien väliset etäisyydet määritettiin useamman mittauksen menetelmää käyttämällä, missä mittauksissa saatu intensiteetin ja pulssisarjan sekoitusajan välinen kulmakerroin selvitettiin joka viritykselle. Tuota kulmakerrointa käytettiin vertailuarvona ydinten väliselle etäisyydelle, sillä intensiteetti riippuu etäisyyden kuudennesta potenssista NOESY-määrityksissä sen lineaarisella alueella. Etäisyyden laskemisessa jouduttiin käyttämään vertailuarvona yhtä GAUSSIAN-määrityksessä saatua protonien välistä etäisyyttä, jolla kyettiin laskemaan muut etäisyydet kulmakertoimia käyttämällä. J-kytkennät määritettiin vaihtoehtoisella menetelmällä, jonka tavoitteena oli kokeilla pienten J-kytkentöjen määrittämistä, joita ei saada selville tavallisilla määritysmenetelmillä. Heteronukleaarinen Altona-Haasnoot yhtälö laadittiin GAUSSIAN-menetelmällä määritetyistä arvoista, koska kokeellisia arvoja ei ollut riittävästi yhtälön vakioiden määritystä varten. Torsiokulmat saatiin laadittua kokeellisista tuloksista sekä kirjallisuuden Karplus yhtälöillä että uudella Altona-Haasnoot yhtälöllä. Kaikkia odotettuja protonien välisiä etäisyyksiä ei saatu määritettyä päällekkäin asettuvista signaaleista, menetelmän epäherkkyydestä ja kuvaajien heikon korrelaation johdosta. Suurin osa virityksistä saatiin määritettyä ja tulokset protonien välisten etäisyyksien määrityksessä vastasivat pääosin hyvin GAUSSIAN-laskelmasta saatuja arvoja. Toisaalta osa määritetyistä etäisyyksistä poikkesi huomattavasti GAUSSIAN-laskelmilla saaduista tuloksista, eikä syytä tähän poikkeamaan löydetty. Torsiokulmien määritykseen perustuvat menetelmät olivat vielä etäisyyteen pohjautuvia menetelmiä epätarkempia ja määrityksen ulkopuolelle jouduttiin jättämään suurempi osa tuloksista. Epätarkkuutta aiheuttivat etenkin hiilen isotoopin herkkyys ja torsiokulmien laskemiseen käytettävät yhtälöt. Käytetty määritysmenetelmä ei myöskään tarjonnut tietoa pienistä J-kytkennän arvoista. Uudella Altona-Haasnoot yhtälöllä saatiin laskettua torsiokulmat huomattavasti kirjallisuudessa esitettyjä Karplus yhtälöitä luotettavammin. Laskennallinen GAUSSIAN-määritys ja röntgenkristallografialla tehty määritys antavat todennäköisesti liuoksessakin tarkemman tiedon rakenteesta. Toisaalta määritysmenetelmä voidaan yrittää saada vielä tarkemmaksi useillakin ratkaisuilla. NMR:n avulla saadaankin määritettyä rakenteen ominaisuuksia liuoksessa, missä tietoa ei stereokemiasta saada muilla menetelmillä. NMR:ää käytetäänkin tavallisimmin kvalitatiiviseen analyysiin, missä tarkat arvot eivät ole tärkeitä, vaan tieto atomin orientaatiosta molekyylissä on riittävä

No Association of nineteen COX-2 gene variants to preclinical markers of atherosclerosis The Cardiovascular Risk in Young Finns Study

Peer reviewe

Genetic Variants and Their Interactions in the Prediction of Increased Pre-Clinical Carotid Atherosclerosis: The Cardiovascular Risk in Young Finns Study

Peer reviewe

Genetic Profiling Using Genome-Wide Significant Coronary Artery Disease Risk Variants Does Not Improve the Prediction of Subclinical Atherosclerosis: The Cardiovascular Risk in Young Finns Study, the Bogalusa Heart Study and the Health 2000 Survey – A Meta-Analysis of Three Independent Studies

Background Genome-wide association studies (GWASs) have identified a large number of variants (SNPs) associating with an increased risk of coronary artery disease (CAD). Recently, the CARDIoGRAM consortium published a GWAS based on the largest study population so far. They successfully replicated twelve already known associations and discovered thirteen new SNPs associating with CAD. We examined whether the genetic profiling of these variants improves prediction of subclinical atherosclerosis – i.e., carotid intima-media thickness (CIMT) and carotid artery elasticity (CAE) – beyond classical risk factors. Subjects and Methods We genotyped 24 variants found in a population of European ancestry and measured CIMT and CAE in 2001 and 2007 from 2,081, and 2,015 subjects (aged 30–45 years in 2007) respectively, participating in the Cardiovascular Risk in Young Finns Study (YFS). The Bogalusa Heart Study (BHS; n = 1179) was used as a replication cohort (mean age of 37.5). For additional replication, a sub-sample of 5 SNPs was genotyped for 1,291 individuals aged 46–76 years participating in the Health 2000 population survey. We tested the impact of genetic risk score (GRS24SNP/CAD) calculated as a weighted (by allelic odds ratios for CAD) sum of CAD risk alleles from the studied 24 variants on CIMT, CAE, the incidence of carotid atherosclerosis and the progression of CIMT and CAE during a 6-year follow-up. Results CIMT or CAE did not significantly associate with GRS24SNP/CAD before or after adjusting for classical CAD risk factors (p>0.05 for all) in YFS or in the BHS. CIMT and CAE associated with only one SNP each in the YFS. The findings were not replicated in the replication cohorts. In the meta-analysis CIMT or CAE did not associate with any of the SNPs. Conclusion Genetic profiling, by using known CAD risk variants, should not improve risk stratification for subclinical atherosclerosis beyond conventional risk factors among healthy young adults.Public Library of Science open acces

The association between carotid intima media thickness and genetic risk score (GRS) among two different study populations of the Bogalusa Heart Study.

<p>The GRS was calculated as a weighted sum of coronary artery disease risk alleles from 24 known variants.</p><p>Adjustments: Model 1 –unadjusted; Model 2 – age, sex and Body Mass Index; Model 3a (European ancestry) – age, sex, body mass index, total cholesterol, low density lipoprotein -cholesterol, triglycerides and systolic blood pressure; Model 3b (African ancestry) – age, sex, body mass index, and systolic blood pressure. Abbreviations: GRS, Genetic Risk Score, S.E., Standard Error.</p><p>*Change of CIMT in millimetres corresponding to a change of one standard deviation in the risk score.</p

The association between sub-clinical atherosclerosis measured from the carotid artery and the genetic risk score formed from 24 risk variants previously associated with coronary artery disease.

<p>Adjustments: Model 1 – unadjusted; Model 2 – age, sex and Body Mass Index; Model 3a – age, sex, body mass index, apoliprotein A, apolipoprotein B, systolic blood pressure and waist circumference; Model 3b – age, sex, body mass index, blood glucose, waist circumference and diastolic blood pressure.</p><p>*Beta for a change of one standard deviation in the risk score.</p><p>**For an increase of one risk allele in the GRS_24SNP/CAD.</p><p>***The 6-year incidence of carotid atherosclerosis is defined as the occurrence of substantial CIMT (age-, sex- and BMI- adjusted CIMT- value over 90% percentile) or plaque in 2007 in subjects who did not have substantial CIMT or plaque in 2001.</p><p>Abbreviations: S.E., Standard Error; OR, Odds Ratio; CI, Confidence interval.</p

General characteristics of the three study populations with available ultrasound and genotype data.

<p>All units are expressed as mean (SD) except for dichotomous variables.</p><p>Abbreviations: CIMT, Carotid artery Intima Media Thickness; CAE Carotid Artery Elasticity; HDL, High Density Lipoprotein; LDL, Low Density Lipoprotein; BP, Blood Pressure; BMI, body mass index.</p