화학적 특성 예측 및 새로운 화학적 특성 개발
2.1 UV/Visible 스펙트럼 예측
2.1.1. 구조그리기와 형태찾기(Conformational search label)
본 과정에서는 실제로 사용되는 자외선차단제와 DNA base중 하나인 Thymine의 UV-Visable 흡광도를 계산해 보도록 하겠습니다.
먼저 상업적으로 사용되는 자외선 차단제는 다음과 같습니다.
- PASA (ρ-amino benzoic acid)
- Coppertone (Homosalate, UV screen)
- Lawsone (UV screen, yellow prisms)
- Benzophenone-6 (UV light absorber for paints and plastics)
- Octabenzone (polyethylene stabilizer)
먼저 CAChe가 들어있는 폴더 아래의 User 안에 sunscreen라는 폴더를 만들고, 각각의 구조를 그리고, 형태찾기(conformational search)과정을 수행한후, sunscreen라는 폴더에 저장하도록 합니다.
형태찾기(conformational search)과정을 잘 모르겠으면, 1.2과정으로 돌아가서 다시 보시길 바랍니다. 저장이 끝나면 CAChe Workspace를 종료하고 나갑니다.
2.1.2. ProjectLeader 실행하기
시작메뉴에서 CAChe안의 ProjectLeader를 선택하여 ProjectLeader를 실행시키면 다음과 같은 원도우가 나타나게 됩니다.
여기서 Chemical Sample이라고 쓰여있는 왼쪽 셀을 마우스를 이용하여 2번 연속으로 누르면, 자동으로 불러오기가 실행됩니다. 앞서 저장한 분자들이 들어있는 sunscreen폴더에서 각 셀에 하나씩 분자들을 선택합니다. PABA의 경우, Workspace에서 copy/paste를 이용하여 다시 sunscreen폴더에 저장하는 것이 좋습니다.
만일 ProjectLeader Table에서 직접적으로 새로운 분자를 그리길 원한다면, Shift 키를 누른 상태에서 비어있는 Chemical Sample 셀을 마우스로 2번 연속으로 눌러서 CAChe Workspace를 실행시킬 수 있습니다. 이때 그리고 파일명을 저장한 후, Workspace를 닫으면, 자동으로 Chemical Sample 셀에 입력 됩니다.
2.1.3. 구조의 특성값(property) 계산하기
구조의 특성값(property)를 계산하려면, 다음 그림의 1번과정과 같이 컬럼 B의 위쪽에 비어있는 셀을 마우스로 2번 연속 누릅니다. 그러면 2번과정의 원도우가 나타나게 됩니다.
2번 과정에서는 3가지의 선택버튼이 나오게 되는데, 구조의 특성값을 계산하려면 Property of를 선택하여야 합니다. Analysis는 실험값과 구조적 특성값과의 상관관계를 알아보기 위해 통계처리와 수식을 설정할 때 필요한 과정이며, 이 과정은 2.2절인 정량적 구조-특성 상관관계(Quantitative Structure-Property Relationships : QSPR)에서 설명하도록 하겠습니다.
마지막으로 Comment에는 해당하는 특성값의 설명을 쓸 수 있도록 되어 있습니다.
2번 과정에서 Next를 누르게 되면 3번 과정의 원도우가 나오게 되며, 계산하고자 하는 다양한 특성값을 선택할 수 있습니다. 여기서는 UV/visible 흡광도를 측정하여야 하기 때문에 lambda max UV/visible을 선택하도록 합니다. 3번 과정에서 설정한 후, Next를 누르면 4번 과정의 원도우가 나타나게 되며, UV/visible 흡광도를 계산하기 위한 계산방법을 설정하게 됩니다.
여기서는 standard procedure를 선택하게 되는데, 먼저 UV/visible 흡광도는 UV/visible 범위내에서 분자 오피탈(orbital)들 사이에서 전자 전이(electron transition)에 의하여 나오는 전자기 복사(electromagnetic radiation)를 스펙트럼으로 보는 것이기 때문에, 전자분포에 대한 정보를 얻을 수 없는 Molecular Mechanics로는 불가능하고, 양자역학적인 방법으로 분자 오피탈 에너지들을 계산하여야 합니다.
Standard procedure는 4번 원도우의 Description 부분에 잘 설명되어 있는데, Molecular Mechanics방법인 MM3과정으로 먼저 구조 최적화를 시키고 그다음 Semi-empirical방법인 PM3로 다시 구조를 최적화시킵니다. 그조건에서 INDO/S의 매개변수를 이용한 ZINDO방법으로 전자 들뜬 에너지(electronic excitation energy)를 계산해 내는 과정입니다. 그밖에 excitation E at MM/PM3 geom, excitation E at MM/AM1 geom, excitation E at MM/INDO1 geom, excitation E at MM geom등은 계산과정의 방법을 조금씩 다르게 구성한 것이며, extract from sample의 경우는 CAChe Workspace에서 계산하고 저장한 결과를 다시 계산하지 않고 그대로 사용하는 것을 말합니다.
4번 과정에서 OK를 누르면 원도우가 닫히고 해당하는 처음에 눌렀던 컬럼 B의 첫 번째 셀에 Lambda Max UV-Visible(nm)라고 표시되게 됩니다. 계산을 실행시키기 위해서는 컬럼B의 1번 셀부터 구조를 마지막으로 선택한 7번 셀까지 마우스로 선택한 뒤에 Evaluate 메뉴안의 Cell을 선택하거나, 마우스의 오른쪽 버튼을 눌렀을 때 나타나는 메뉴에서 가장 아래쪽에 있는 Evaluate Cell을 선택하도록 합니다.
계산이 수행되는 과정에서 보면, 위의 그림과 같이 계산이 끝난 곳은 결과가 보여지고 현재 실행중인 것은 Executing, 실행 예정인 것은 Accepted로 나타나게 됩니다.
계산이 종료되면 옆그림과 같이 원도우가 보여지고는데 실제 사용자들이 계산한 결과와는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 그것은 UV-visible 흡광도는 분자의 초기구조에 매우 민감하기 때문인데, 형태찾기(Conformational search)과정을 통하여 최적화된 구조로 계산하는 것이 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
또한 자세한 계산결과를 알기 위해서는 분자를 선택한 후에 View 메뉴안의 Sample Properties를 선택하거나, 마우스의 오른쪽 버튼을 눌렀을 때 나오는 메뉴 중 가장 아래쪽에 있는 View Sample Properties를 선택하면 원자, 오피탈, bond, 분자오피탈, Slater 오피탈 basis-function, electronic state등 계산된 결과를 자세히 볼 수 있습니다.
2.1.4. UV/Visible 흡광도 보기
계산이 끝난 상태에서 Thymine 분자가 그려진 셀을 선택한 뒤에 shift키를 누른 상태에서 마우스의 왼쪽버튼을 2번 연속으로 누르면 CAChe Workspace가 실행됩니다.
파일이 열려서 구조가 보이게 되면, View 메뉴안의 UV-visible Transitions을 선택하여 UV-Visible Transitions 스펙트럼을 볼 수 있습니다. 스펙트럼은 왼쪽의 도구들을 이용하여 X축과 Y축을 축소, 확대, 이동시킬 수 있으며, 직접 축의 범위를 지정하려면 축 위치에서 마우스의 왼쪽 버튼을 2번 연속으로 누르면 범위를 지정할 수 있습니다.
흡광도 봉우리(absorbance peak) : 삼각형으로 표시된 점 중 하나를 선택하면, 옆의 화학구조에 전자전이를 포함하는 주요 오비탈을 볼 수 있습니다. 진한색 원으로 표시된 부분은 채워진 오비탈을 보여주고, 반투명한 원으로 표시된 부분은 채워지지 않은 오비탈을 보여줍니다.
이것은 발색단에 대한 정보를 제공하는 것으로, 해당하는 흡수파장지역을 변화시키고자 할 때는 구조에서 보여지는 부분을 변화시켜야 한다는 정보를 제공해 주고 있습니다.
둘 이상의 화합물의 스펙트럼을 동시에 보면서 비교할 수 있습니다.
먼저 두 개의 화합물의 구조를 불러내고 View 메뉴안의 UV-Visible transitions을 선택하면, 그림과 같이 두 개의 스펙트럼이 겹쳐서 보여지게 됩니다. 이들은 각각 네모와 세모로 구분할 수 있으며, 서로 스펙트럼을 비교 가능합니다.
2.1.4. UV/Visible 흡광도 계산의 예
Thiophene oligomer류의 화합물들은 다중방식 화학적 변환기(multimode chemical transducer)로써의 잠재력 때문에 현재 일본에서 연구 중에 있습니다. 이 thiophene들은 적절한 파장의 빛을 가지고 광학적으로 절환(optically switched)시킬 경우 경우 광변색적, 전기적 전도성을 나타냅니다.
분자 모델링을 이용하여 스펙트럼과 광절환(photoswitching) 메카니즘을 모델화 하는 과정은 새로운 화합물의 개발을 가속시키는데 중요한 역할을 했습니다. 광학적으로 또는 열적으로 들뜨게 될 경우, 중심의 octatriene system은 붉은 화살표로 표시된 탄소들을 가로질러 고리를 형성하여 cyclo-octadiene을 형성할 수 있습니다. CAChe를 이용하여 고리가 열린 경우와 닫힌 경우의 스펙트럼을 계산하였고, 아래의 그림에서 각각 붉은 색과 초록색으로 표시되어 있습니다.
참고문헌) T. Saika, et al, J. Chem. Soc., Chem. Comm., 1994, 2123.
빨간 사과를 표현하고자 할 때, 모양새로는 축구공과 사과가 유사하다고 말할 수 있으며, 빨간 사과는 빨간 스포츠카와 유사하다고 말할 수 있습니다. 이처럼 어떠한 성질을 표현하기 위해서는 유사한 정도를 표현해주는 설명인자(descriptor)가 필요합니다. 이러한 설명인자가 적절하고 정확할수록 알고자 하는 성질을 보다 명확하게 규명할 수 있게 되는 것입니다.
이러한 설명인자들을 가지고 수치적인 방법이나 통계학적인 방법을 이용하여 표현자들의 기여정도를 규정할 수 있게 되면 QSPR 식을 세우게 됩니다.
세울 수 있는 QSPR식은 다양하게 존재하지만, 일반적으로 아래와 같이 통계적인 방법으로 세우는 선형 회귀식을 많이 이용합니다.
Property value(1….N) = (Coefficients 1) × (Descriptor value 1) + (Coefficients 2) × (Descriptor value 2)
·
·
+ (Coefficients N) × (Descriptor value N) + constant
그렇다면 과연 CAChe를 이용하여 얼마나 다양한 설명인자(descriptor)들을 계산할 수 있을까요?
CAChe에서 ProjectLeader를 이용하여 정말 다양한 설명인자들을 계산해 낼 수 있으며, 계산 가능한 설명인자들을 나열하면 다음과 같습니다.
atom count bond count charge conformation minimum energy connectivity index (0, 1, 2), shape index order ( 0, 1, 2), valence connectivity index( 0, 1, 2) dipole moment dipole vector X, dipole vector Y, dipole vector Z electron affinity elemental analysis dielectric energy steric energy total energy(in gas phase, in water) group count (aldehyde, amide, amine, carbonyl, carboxyl, carboxylate, cyano, ether, hydroxyl, methyl, methylene, nitro, nitroso, sulfide, sulfone, sulfoxide, thiol) heat of formation HOMO LUMO energy Ionization potential lambda max visible, lambda max UV-visible logP (Ghose & Crippen method, manual entry) molecular refractivity (atom typing scheme) molecular formula molecular weight polymer cohesive energy polymer molar volume polymer solubility parameter polymer Tg ring count (all, all aromatic, small, five-membered, five-membered aromatic, six-membered, six-membered aromatic, large, large aromatic) ring size (size of smallest ring, size of largest ring) solvent accessible surface area |
만일 분자의 성질을 정확하게 기술 하는 설명인자들을 이용하여 QSPR식을 만들었다면, 분자의 특성(Property)를 모를 경우에도 이 수식에 대입하여 분자의 특성을 예측할 수 있습니다.
2.2.2. 정량적 구조-특성 상관관계(QSPR)를 이용한 대체 물질 찾기의 연구배경
본 과정에서는 QSPR을 통하여 직접적으로 QSPR식을 세워보도록 하겠습니다.
화합물의 환경적인 분해 수명은 매우 중요한 특성이며, 특히 그 물질이 독성이 있고 환경적으로 해로운 물질이라 하더라도 다른 것보다 분해 수명이 짧다면, 환경적인 영향이나 규제는 다른 것에 비해 약할 것입니다. 실제로 환경으로 배출될 가능성이 있는 새로운 화합물을 설계하려고 할 때, 분해 수명은 매우 중요하다고 말할 수 있습니다. 화합물 합성에 앞서서 이러한 분해 수명을 예측해 보는 것은 시간과 자원을 절약할 수 있는 방법입니다.
그래서 본 과정의 한 예로 현재 환경문제를 일으키는 Chloroflurocarbon(CFCs)의 대체물질인 Hydroflurocarbon(HFCs)과 Hydrofluroethers(HFEs)등의 분해수명(decomposition lifetime)을 예측하도록 합니다
지난 수십년동안 halogenated alkane은 냉장고의 냉매로 또는 비행기 연료등으로 사용되어 대기중에 배출되었습니다. 대기 오염물질의 분해과정에 대한 주요 메카니즘은 권계면(Troposphere)에서 OH radical과의 반응입니다. 그러나 대부분의 Chloroflurocarbon(CFCs)의 경우, OH radical과의 반응속도가 느리기 때문에 성층권(Stratosphere)로 올라가서 촉매 cycle에 의해 오존층을 파괴하게 됩니다. 그러므로 과다한 UV 노출이 이루어져서 지표에 도달하게 되고, 암을 유발시키기도 합니다.
그러므로 누군가가 OH radical과의 반응에 대한 속도상수를 알고 있다면, 다른 한편으로는 속도상수를 예측할 수가 있습니다. 일반적으로 OH radical은 분자내의 수소원자를 제거함으로써 유기물들을 산화시킵니다. 이러한 산화반응의 속도는 Arrhenius 식을 기반으로 합니다.
Rate constant(k) = A × exp (-Ea/RT)
여기서 A는 실험상수가 되며, Ea는 활성화 에너지(Activation energy), R은 기체상수, T는 절대온도를 의미합니다. 그러므로 활성화 에너지형태로 수식을 전환한 뒤에, 분자들의 특성값과의 상관관계를 알아보도록 합니다.
참고문헌)
1. Percival et al, “Correlations between rate parameters and calculated molecular properties in the reactions of the hydroxyl radical with hydrofluorocarbons” Atmos. Environ. 1995, 29, 305-311.
2. Bartolotti et al, “Investigation of the correlation between the energy fo the highest occupied molecular orbital and the loganithm of the OH rate constant of hydrofluorocarbons and hydrofluoroethers” Int. J. Chem. Kinet. 1994, 26, 913-920.
3. Cooper et al, “Potential CFC replacements: Tropospheric lifetimes of C3 hydrofluorocarbons and hydrofluoroethers” Atmos. Environ. 1993, 27A, 117-119.
2.2.3. QSPR의 계산과정
아래의 테이블은 본 과정에서 적용할 화합물과 속도상수(rate constant)들입니다. 앞에서 언급한 Arrhenius 수식에 입각하여 -log를 취하도록 합니다.
Chemical sample | Expt. Rate Constant(k) | -log(k) |
CF3CF2CH2F CF3CH2CF3 CF3CH2OCH3 CF3CH2OCHF2 CF3CHFCF3 CF3CHO CH2F2 CH2FCF3 CH2FCH2F CH2FOCH(CF3)2 CH3CF3 CH3CH2F CH3CHF2 CH3F CH3OCF3 CHF2CF2CF2CHF2 CHF2CF3 CHF2CHF2 CHF2OCF3 CHF2OCHF2 CHF3 | 6.310 0.440 620.000 13.000 1.600 550.000 11.000 4.900 110.000 73.000 1.300 230.000 36.000 17.000 21.000 4.200 1.900 5.700 3.400 25.000 0.240 | -0.800 0.357 -2.792 -1.114 -0.204 -2.740 -1.041 -0.690 -2.041 -1.863 -0.114 -2.362 -1.556 -1.230 -1.322 -0.623 -0.279 -0.756 -0.531 -1.398 0.620 |
먼저 CAChe Workspace에서 각각의 구조를 그리도록 합니다. 이 과정을 잘 모르면 1.1과정을 다시 보길 바랍니다. 그다음 ProjectLeader를 실행한 후에 그려진 화합물들을 선택하고 컬럼 B에 위 테이블의 속도상수를 입력합니다. 이 과정을 잘 모를때는 2.1.2과정을 다시 보길 바랍니다.
컬럼 C에 -log항을 취할때는 먼저 컬럼 C의 맨 위의 셀을 마우스로 연속 두 번 누르면, 다음 페이지의 그림 1이 나오게 되고 여기서 Analysis를 선택하고 Next를 누릅니다. 그다음 2번 원도우가 나타나면 Algebraic Equation을 선택하고 Next를 누릅니다. 3과정의 원도우가 나타나면, equation에 c=-log(b)라고 씁니다. 이것은 컬럼 B의 값에 -log를 취하여 컬럼C에 나타내는 것입니다. 그 밖에 다른 셀의 값을 이용하여 수식을 만들 경우에는 Algebraic Equation을 선택하여 표현할 수 있습니다.
만일 컬럼 C에서 맨 위의 셀에 나온 글을 바꾸려면, 그 셀을 선택하고 View 메뉴안의 Cell information을 선택하거나 마우스의 왼쪽버튼을 누르고 View cell information을 선택하여 Cell text에 전환하고자 하는 글을 쓰면 됩니다.
다른 컬럼들은 2.1.3과정에서와 마찬가지로 다음과 같은 특성값(property)를 설정해 주도록 합니다.
(컬럼 : 특성값)
D : Heat of Formation (Hf at PM3 geometry로 계산하도록 설정합니다.)
E : HOMO energy (HOMO E at PM3 geometry로 계산하도록 설정합니다.)
F : Dipole moment (dipole moment at PM3 geometry로 계산하도록 설정합니다.)
G : Atom Count (hydrogen으로 설정합니다.)
H : LogP (atom typing scheme으로 설정합니다.)
I : Molar Refractivity (atom typing scheme으로 설정합니다.)
J : LUMO energy (LUMO E at PM3 geometry로 계산하도록 설정합니다.)
계산할 셀을 선택한 후에, Evaluate Cell을 실행시켜 계산을 수행합니다.
한가지 주의할 점은 계산된 값 옆에 a 윗첨자가 있는 경우, 화학구조가 변수화 되지 않은 원자를 가지고 있다는 것을 의미하며 계산된 결과가 맞지 않음을 경고합니다.
2.2.4. QSPR의 통계처리 과정
지금까지의 과정으로 컬럼 A는 화학구조, 컬럼B와 C는 실험값인 속도상수(rate constant)와 변형된 속도상수 식, 그리고 컬럼 D부터 J까지는 계산한 특성값(property)들이 들어가 있습니다. 이제 실험한 속도상수값과 계산된 특성값과의 상관관계를 알아보는 통계처리 과정이 필요합니다.
먼저 컬럼 K에서 맨위의 빈 셀을 마우스를 2번 연속 누른 후에, 다음 페이지의 1번과정의 원도우가 나타나게 되고 여기서 Analysis를 선택하고 Next를 누릅니다.
2번과정의 원도우가 나타나는데, 여기서 선택할 수 있는 것은 Multiple Linear Regression와 Forward Stepwise Regression, Reverse Stepwise Regression등이 있습니다.
Multiple Linear Regression은 계산된 특성값들 중에서 선택한 것만으로 단순 또는 다중 선형 회귀식을 세우는 과정을 말합니다. Forward Stepwise Regression과 Reverse Stepwise Regression방법은 계산된 많은 특성값들중에서 속도상수와의 상관관계를 갖는 특성값만을 선택하는 방법입니다. Forward Stepwise Regression의 경우는 선택한 특성값들 중에서 상관성이 높은 특성값부터 회귀식에 순차적으로 포함시켜 검증하는 방법이고, Reverse Stepwise Regression는 선택한 특성값들을 처음에는 모두 포함시킨 후에 상관성이 없는 특성값들을 제거하면서 검증하는 방법입니다. |
먼저 다양한 특성값들중에 상관성이 있는 특성값을 선택해야 하므로 여기서는 Forward Stepwise Regression로 선택하고 Next를 누릅니다. 3번과정의 원도우가 나타나게 되면 Predict에서는 컬럼 C의 실험값을, Using에는 컬럼 D ∼ J까지의 계산된 특성값들을 선택하고 OK를 누릅니다.
4번과정으로 나타나게 되면, 컬럼 K에서 맨위의 셀은 아직 회귀식의 결과를 얻지 않았기 때문에 ? 형태로 나타나 있습니다. 여기서 컬럼 K의 셀들을 마우스로 선택하고 Evaluate Cell을 실행시키면 아래와 같은 결과를 얻게됩니다.
여기서 컬럼 E (HOMO energy)를 제외한 다른 특성값들의 Coefficient들이 모두 0으로 표시되어 있습니다. 이것은 HOMO energy를 제외한 다른 특성값들이 속도상수와 상관관계가 없음을 나타내는 것입니다.
이 때 특성값의 선택과정에서 나온 컬럼 K의 값은 맨위의 수식만이 중요하고 그 이하의 값은 타당한 결과가 아닙니다. 그러므로 Multiple Linear Regression으로 상관성이 있는 특성값만 지정하고 다시 계산하여야 합니다.
다시 컬럼 K에서 맨위의 셀을 선택하고 앞에서의 과정과 같이 선택하되, Multiple Linear Regression을 선택하고 Predict에서는 컬럼 C의 실험값을, Using에는 컬럼 E의 HOMO energy를 선택한뒤에 OK를 누릅니다.
그리고 컬럼 K의 셀들을 마우스로 선택하고 Evaluate Cell을 실행시키면 다음과 같은 결과를 얻게 됩니다.
C=-0.951459*E-13.5807 rCV^2=0.870721 r^2=0.878538
결과에서 C=-0.951459*E-13.5807는 -log(k:속도상수) = – 0.951459 * (HOMO energy) – 13.5807 의 결과를 나타내며, r^2 값은 -log(k:속도상수)와 HOMO energy와의 상관성의 정도를 나타냅니다. 이값이 1에 가까울수록 좋은 상관성을 나타내는 것이며, 위의 결과에서는 HOMO energy로 -log(k:속도상수)의 변화를 87.8538% 설명할 수 있음을 의미합니다.
rCV^2는 cross-validation coefficient라고 말하며, 회귀식의 참된 예측능력을 나타내는 값입니다. rCV^2는 먼저 회귀식을 만들 때, 전체 화학구조들중 2/3만으로 회귀식을 결정하고, 회귀식에 이용되지 않은 나머지 1/3의 화학구조를 결정된 회귀식에 넣어서 r^2를 계산합니다. 결국 경우의 수에 따라 3번정도 이과정이 반복되고 각각 얻은 r^2값의 평균값을 rCV^2로 나타냅니다.
r^2값과 비교하여 rCV^2값이 많이 적을 경우, 그 회귀식의 예측능력은 떨어진다고 평가할 수 있습니다. 실제로 rCV^2값이 일정값 이하가 되면, 자동으로 Warning message가 표시되게 됩니다.
컬럼 C는 속도상수에 -log항을 취한 것이므로, 분해속도가 빠를수록 컬럼 C의 값은 적게 되어 있습니다. 그러므로 HOMO energy의 coefficient가 – 값이므로 HOMO energy가 클수록 컬럼 C의 값은 작아지게 되며, 분해속도는 빨라지게 된다는 것을 알 수 있습니다.
실험값과 계산값을 비교한 Plot을 보려면, 다음 페이지의 그림처럼 컬럼 C와 K를 선택한 후에 View 메뉴안의 Scatter Plot를 선택합니다.
※ 주의 : CAChe Workspace에서 여러개의 원자를 선택할 때는 shift키를 누른 상태에서 마우스로 선택하고, ProjectLeadet에서 여러개의 셀이나 컬럼을 선택할 때는 Ctrl키를 누른 상태에서 마우스로 선택하여야 합니다.
그림과 같이 Scatter Plot을 위하여 선택한 컬럼들이 보이게 되고 아래그림과 같은 Scatter Plot이 보이게 됩니다.
2.2.5. 새로운 화합물을 QSPR식에 적용 및 대기에서의 수명 계산
위에서 결정된 QSPR식을 이용하여 두 개의 새로운 HFC분자들의 분해수명을 계산해 보도록 하겠습니다.
새로 그릴 화합물은 CH2FCHF2, CF3CHFCHFCF2CF3이며, 먼저 컬럼 A에서 맨 아래쪽에 비어있는 22번 셀로 이동한 뒤에 shift키를 누른상태로 마우스의 왼쪽버튼을 2번 연속으로 누르면, CHChe Workspace가 실행됩니다.
CH2FCHF2를 그리고 ch2fchf2-tri라는 이름으로 저장을 하고 CHChe Workspace를 나갑니다.
이와 같은 방법으로 CF3CHFCHFCF2CF3를 그리고, ch3chfchfcf2cf3-tri라는 이름으로 저장하고 나갑니다.
위의 그림과 같이 ProjectLeader에서 컬럼 A의 22번, 23번 셀에 구조들이 들어가게 되고, 컬럼 D ∼ J 까지 22번과 23번 셀을 선택한 뒤, Evaluate 메뉴안의 Cell을 선택하여 다른 특성값을 계산할 수 있습니다.
그다음 컬럼 K의 22, 23번 셀을 선택한 뒤에 마찬가지로 Evaluate 메뉴안의 Cell을 선택하면, 앞에서 HOMO energy로 세운 QSPR식에 의하여 예측된 -log(k)값을 얻을 수 있습니다.
CH2FCHF2의 경우에는 -1.314의 값을, CF3CHFCHFCF2CF3의 경우에는 -0.508의 값을 얻을 수 있습니다.
이값을 이용하여 새로운 화합물의 대기중 분해수명을 계산할 수 있습니다.
배경에서 참고한 문헌에 의거하여 분해수명(단위:년)은 
로 표현됩니다.
그러므로 컬럼 L에서 맨 위의 비어있는 셀을 마우스로 2번 연속 누른뒤에, Analysis–> Algebraic equation을 선택하고 Equation에 =63.42/10^(-1*(K))라고 입력한 뒤 OK를 누릅니다.
^ 표시는 다음에 나오는 식이 지수임을 인식시키고, K는 컬럼 K의 값을 사용하도록 하는 것입니다.
컬럼 L 전체를 선택하고 Evaluate 메뉴안의 Cell을 실행하여 계산된 값을 보도록 합니다.
일반적으로 분해 수명이 2년이상이 걸리는 화합물들은, 그 화합물의 상당량이 성층권으로 올라가서 오존층을 파괴할 가능성이 있는 것으로 평가합니다.
