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Jonathan Hirst
Author with expertise in Electrochemical Detection of Heavy Metal Ions
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Predicting bioactivity of antibiotic metabolites by molecular docking and dynamics

Hokin Chio et al.Sep 6, 2022
Abstract Antibiotics enter the environment through waste streams, where they can exert selective pressure for antimicrobial resistance in bacteria. However, many antibiotics are excreted as partly metabolized forms, or can be subject to partial breakdown in wastewater treatment, soil, or through natural processes in the environment. If a metabolite is bioactive, even at sub-lethal levels, and also stable in the environment, then it could provide selection pressure for resistance. (5S)-penicilloic acid of piperacillin has previously been found complexed to the binding pocket of penicillin binding protein 3 (PBP3) of Pseudomonas aeruginosa . Here, we predicted the affinities of all potentially relevant antibiotic metabolites of ten different penicillins to that target protein, using molecular docking and molecular dynamics simulations. Docking predicts that, in addition to penicilloic acid, pseudopenicillin derivatives of these penicillins, as well as 6-aminopenicillanic acid (6APA), could also bind to this target. Molecular dynamics simulations further confirmed that (5 R )-pseudopenicillin and 6APA bind the target protein, in addition to (5S)-penicilloic acid. Thus, it is possible that these metabolites are bioactive, and, if stable in the environment, could be contaminants selective for antibiotic resistance. This could have considerable significance for environmental surveillance for antibiotics as a means to reduce antimicrobial resistance, because targeted mass spectrometry could be required for relevant metabolites as well as the native antibiotics.
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Solvent flashcards: a visualisation tool for sustainable chemistry

Joseph Heeley et al.May 28, 2024
Abstract Selecting greener solvents during experiment design is imperative for greener chemistry. While many solvent selection guides are currently used in the pharmaceutical industry, these are often paper-based guides which can make it difficult to identify and compare specific solvents. This work presents a stand-alone version of the solvent flashcards that were developed as part of the AI4Green electronic laboratory notebook. The functionality is an intuitive and interactive interface for the visualisation of data from CHEM21, a pharmaceutical solvent selection guide that categorises solvents according to “greenness”. This open-source software is written in Python, JavaScript, HTML and CSS and allows users to directly contrast and compare specific solvents by generating colour-coded flashcards. It can be installed locally using pip, or alternatively the source code is available on GitHub: https://github.com/AI4Green/solvent_flashcards . The documentation can also be found on GitHub or on the corresponding Python Package Index webpage: https://pypi.org/project/solvent-guide/ . Scientific Contribution This simple and easy-to-use digital tool provides a visualisation of solvent greenness data through a novel intuitive interface and encourages green chemistry. It offers numerous advantages over traditional solvent selection guides, allowing users to directly customise the solvent list and generate side-by-side comparisons of only the most important solvents. The release as a standalone package will maximise the benefit of this software. Graphical Abstract