На правах рукописи СОЛОВЬЁВ Павел Валерьевич Специальность
реклама
На правах рукописи СОЛОВЬЁВ Павел Валерьевич ВЗАИМОСВЯЗЬ «СТРУКТУРА-СВОЙСТВО» НАНОКЛАСТЕРОВ d-МЕТАЛЛОВ И НЕКОТОРЫХ ВИДОВ ПОЛИМЕРОВ Специальность 02.00.04. – физическая химия АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук 2009 Работа выполнена на кафедре физики Московского государственного университета печати. Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор ВАСИЛЬЕВА Людмила Юрьевна Официальные оппоненты: доктор химических наук, профессор ВИНОГРАДОВА Марина Геннадьевна кандидат физико-математических наук, доцент КРИВЕНКО Ирина Валерьевна Ведущая организация: МГТУ «СТАНКИН» - Московский государственный технологический университет «СТАНКИН» Защита состоится 12 ноября 2009 года в 15:30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.263.02 по защите диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук в Тверском государственном университете по адресу: 170002 г. Тверь, Садовый пер. д. 35, ауд. 226. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного университета. Автореферат разослан 12 октября 2009г. Ученый секретарь Диссертационного совета, Кандидат химических наук, доцент Феофанова М.А. 2 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность. Настоящая работа посвящена новому направлению современной науки – мезоскопической физике, которая изучает специфические свойства, закономерности поведения и применения мезоскопических объектов, к которым относятся нанокластеры (нанокомплексы), ансамбли наночастиц, наносистемы. Мезообъекты занимают промежуточную область между микроскопическими и макроскопическими масштабами, т.е. относятся к размерному диапазону от десятков до сотен нм. Область от одного нм до десятков нм занимают отдельные наночастицы и нанокластеры, в некоторых работах весь диапазон от одного нм до нескольких сотен нм относят к мезообъектам. Интересно, что некоторые вирусы имеют размеры порядка 10 нм, а многие молекулы белков, некоторых полимеров – несколько нм. Использование мезо- и нанообъектов привело к развитию новых технологий, открывающих фантастические возможности для человечества. Мезо- и нанообъекты представляют собой практический и научноисследовательский интерес. В настоящее время, например, широким фронтом проводятся работы по получению новых материалов со специфическими заданными свойствами путем внедрения наночастиц в структуру вещества. Эксперименты в этой области показывают зависимость физических свойств от размеров наночастиц и нанокластеров (нанокомплексов), но причины этой зависимости не выявлены, и не решен вопрос об универсальности этой зависимости. В последние годы широкое распространение в научной литературе получил термин «кластер» (комплекс), который подразумевает особое состояние вещества, промежуточное между отдельными молекулами и конденсированным состоянием. Предполагается, что изучение нанокластерных систем может обнаружить новые фундаментальные свойства веществ. Кластеры (комплексы) рассматривают как стабильные системы, содержащие конечное число частиц, определяемые внутренними координатами, вдоль которых энергия диссоциации меньше, а равновесные расстояния больше, чем у молекул. Экспериментальные исследования показали, что свойства кластеров зависят от межмолекулярных взаимодействий и взаимодействия кластера с матрицей, от состояния поверхности. Особый интерес представляют бионанокластеры переходных металлов (d – металлов), которые участвуют во всех процессах жизнедеятельности. Специфические особенности структуры, свойств всех видов кластеров и функционирование бионаноклатеров привлекают внимание исследователей самых разных направлений и определяются, с одной стороны, квантовыми эффектами, а с другой стороны, волновыми свойствами перемещающихся электронов. Необходимо также отметить, что за последние десять лет получили развитие новые нанонаправления: молекулярные нанотехнологии и биоинформатика, которые занимаются конструированием наномашин из белковых и полимерных фрагментов, решением молекулярно-биологических задач. Исследование функционирования биологическиактивных нанокластеров дает возможность предполагать, что подобные системы в будущем могут использоваться как естественные наномашины. Анализ исследований в этой области мезоскопической физики показал, что изучение нано- и мезообъектов требует комплексного подхода: применение методов математического и компьютерного моделирования, современных экспериментальных методов, например, методов СЗМ – сканирующей зондовой микроскопии. Подобный подход демонстрируется в настоящей работе. Целью работы являлось исследование взаимосвязи структуры и функциональных свойств для бионанокластеров и некоторых видов полимеров с использованием двух подходов: квантово-химического и молекулярно графового для полимеров, экспериментальное исследование поверхности ансамблей бионанокластеров. 3 Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: 1. моделирование электронной структуры активных центров на основе квантовохимических методов; 2. анализ взаимосвязи структура-функциональные свойства на основе полученных моделей; 3. отработка методик визуализации нанообъектов для экспериментального исследования; 4. проведение экспериментального исследования поверхности ансамбля нанокомплексов на примере пероксидазы методом зондовой микроскопии; 5. анализ современного состояния теоретико-графовых исследований взаимосвязи структура-свойство; 6. проведение вычислительного эксперимента по расчету топологических индексов связанности ряда виниловых полимеров, используемых в качестве модельных объектов, и биополимеров; 7. построение корреляционных зависимостей между топологическими индексами связанности и свойствами рассматриваемых соединений. Методы исследования. Для моделирования электронной структуры активных центров используется комплекс теоретических подходов: квантово-химическая теория поля лигандов, теория симметрии и теория групп; для вычислительного эксперимента по изучению взаимосвязи «структура-свойство» полимеров – теоретико-графовый подход. Экспериментальные исследования поверхности бионанокластеров проводились методом СЗМ на примере пероксидазы. Научная новизна работы заключается в следующем: 1. впервые разработаны модели электронной структуры активных центров медь- и цинк содержащих бионанокластеров на основе теории поля лигандов, теории симметрии и теории групп; 2. проведен анализ взаимосвязи «структура-функциональные свойства» на основе полученных моделей; 3. проведена отработка методики визуализации исследуемых нанообъектов для использования метода СЗМ (сканирующей зондовой микроскопии); 4. разработана модификация топологического метода Бицерано; топологических индексов для рассматриваемых видов полимеров; 5. в результате вычислительного эксперимента показано, что полученные корреляционные зависимости являются четко выраженными корреляциями между топологическими индексами связанности; 6. работу можно отнести к новому направлению конвергенции технологий, т.е. синергизму нанонауки, биотехнологии, информационных технологий. Практическая значимость работы заключается в том, что полученные модели электронной структуры активных центров дают возможность выяснить взаимосвязь «структура-функциональные свойства», которая позволяет объяснить и выделить универсальность наномеханизма функционирования. Полученная информация может быть использована в наномедицине, в молекулярных нанотехнологиях при создании наномашин. Результаты исследования взаимосвязи «структура – свойство» для виниловых полимеров и биополимеров можно использовать для составления базы данных по аналогичным соединениям, для корреляции конкретных физико-химических свойств с топологическими индексами связанности. 4 Полученные в работе корреляционные зависимости позволяют с достаточной точностью предсказывать свойства полимеров, что очень важно для практического использования виниловых полимеров, являющихся основой для синтеза большого количества веществ с заранее заданными свойствами, различных пластмасс, клеев, строительных материалов. Кроме того, по своим конформационным особенностям виниловые полимеры напоминают строение белков и поэтому они были выбраны как модельные системы, что дало возможность провести вычислительный эксперимент для биополимеров. Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: 1-4. Междисциплинарных научных конференциях «Идеи синергетики в естественных науках» - вторые, третьи, четвертые и пятые юбилейные Курдюмовские чтения. Тверь, 2006, 2007, 2008 и 2009 г. 5. Третья Международная конференция ИНТЕРНАС’07 «Актуальные проблемы современного естествознания», Калуга, 2007 г. 6. 14-я Международная научная конференция «Математика. Компьютер. Образование.», Пущино, 2007. 7. Международная научная конференция «Моделирование нелинейных процессов и систем», Москва, 2008. 8. 15-я Международная научная конференция «Математика. Компьютер. Образование.» Пущино, 2009. Публикации по теме диссертации. Опубликовано 7 работ, в том числе четыре публикации – материалы международной, междисциплинарной конференции «Идеи синергетики в естественных науках», одно учебное пособие, две работы в центральной печати. Структура и объем работы. Диссертация состоит из 5 глав, заключения, списка литературы. Содержание диссертации изложено на 115 листах машинописного текста и включает 40 рисунок и 10 таблиц. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы основные цели и задачи, методы исследования, а также показана научная новизна, практическая значимость и перспективное применение результатов исследования. Приведена структура диссертационной работы. В первой главе «Анализ методов моделирования электронной структуры активных центров нанокластеров и исследования взаимосвязи «структура-свойство» полимеров проводится анализ теоретических методов, используемых при моделировании электронной структуры активных центров бионанокластеров. Метод валентных связей (ВС) дает возможность выяснить механизм образования координационных связей нанокластеров, содержащих ионы d – металла: центральный ион d-металла предоставляет на связь вакантные орбитали – гибридизированные орбитали (ГО, например, d2sp3 гибридизация для исследуемых в работе объектов), а лиганды – неподеленные пары электронов. Метод ВС не дает количественных оценок, но с его помощью можно прогнозировать возможное строение комплекса, при моделировании оценить варианты возможных структур. 5 Теория кристаллического поля (ТКП) основана на электростатическом подходе к комплексным соединениям. Рассматривается электростатическое взаимодействие между центральным ионом и лигандами, но при этом учитываются только атомные орбитали (АО) центрального иона, их расщепление в пространстве, структура лигандов не учитывается, они являются только источниками внешнего электрического поля, вызывающего расщепление d – уровня. Применение метода молекулярных орбиталей (МО) к многоатомным комплексным соединениям и обобщенных представлений ТКП в квантовой химии получило название теории поля лигандов (ТПЛ). Комплекс рассматривается как единое целое, т.е. учитывается электронная структура всех входящих в комплекс составляющих частиц. В методе МО молекулярная орбиталь комплекса выражается в приближении ЛКАО (линейная комбинация атомных орбиталей). Полученная таким образом волновая функция вводится в стационарное уравнение Шредингера, точное решение которого крайне сложно в вычислительном отношении. Применение полуэмпирических методов не дает точного решения. В теории электронного строения и свойств координационных соединений большое значение имеют представления о симметрии, наиболее полное описание которой достигается с помощью математической теории групп. В квантово-химических исследованиях применение теории групп оказалось возможным в связи со свойствами симметрии атомных и молекулярных систем, состояние которых описывается волновыми функциями, удовлетворяющими стационарному уравнению Шредингера. Теория симметрии позволяет все атомные функции системы группировать по симметрии, соответствующим определенным типам симметрии неприводимым представлениям (НП), что значительно упрощает секулярное уравнение Н ik ESik 0 . Применение теории групп в квантовой химии основано на том, что каждому энергетическому терму комплекса (МО комплекса) соответствует одно из неприводимых представлений (НП) ее группы симметрии. Например, для комплекса, обладающего симметрией группы Oh (октаэдрическая группа симметрии, характерная для многих d – металлосодержащих ферментов), реализуются следующие типы энергетических термов: невырожденные A1g, A1u, A2g, A2u, двукратно вырожденные Eg, Eu, трехкратно вырожденные – T1g, T2g, T1u, T2u. Индексы g и u у символа НП указывают на то, меняет ли волновая функция знак (u) или нет (g) при операции инверсии, а индексы 1 и 2 указывают на то, меняет ли знак волновая функция (1) или нет (2) при других операциях симметрии. При моделировании электронной структуры активных центров биологическиактивных нанокластеров использовался алгоритм моделирования, разработанный Васильевой Л.Ю. и используемый в работах Романовой Е.Ю. Исследования взаимосвязи «структура-свойство» дает информацию о строении молекул, о механизме возникновения и проявления различных свойств, может быть использована для прогнозирования свойств при синтезировании новых соединений. Для мезообъектов, состоящих из тысяч атомов, в настоящее время используются формальные методы, основанные на анализе структурной формулы вещества. Большое распространение получил топологический метод, основанный на теории графов, в котором структурная формула молекулы эквивалентна соответствующему ей молекулярному графу. Количественные корреляции структура-свойство строятся с помощью инвариантов графа, названных топологическими индексами (ТИ). Методы установления количественных соотношений между структурой и свойствами соединений выделились в самостоятельное научное направление, обозначаемое в литературе QSPR/QSAR (Quantitative Structure – Property Relationship/Quantitative Structure Activity Relationships). Особое место в этих методах занимают способы описания структуры молекулы. Структурная формула содержит информацию о том, каким образом атомы связаны между собой. Задание координат ядер атомов в пространстве позволяет строить трехмерные модели молекул. Независимые переменные, характеризующие структурные особенности соединений, называются межмолекулярными дескрипторами (МД). В 6 настоящее время в литературе применяются дескрипторы различных типов, которые рассматриваются в главе. Топологические индексы рассчитываются непосредственно из структурной формулы соединений, в случае дескрипторов электронной структуры, молекулярной формы и межмолекулярных взаимодействий требуются компьютерные программы. Источниками топологических индексов являются матрицы молекулярного графа. Используются различные алгоритмы вычисления топологических индексов по заданной матрице. Процедура построения корреляционных зависимостей «структура-свойство» включает в себя выбор топологических индексов и выбор вида функциональной зависимости между свойством и ТИ. Во второй главе «Экспериментальное исследование поверхности ансамблей бионанокластеров» рассматривается применение метода СЗМ. Приводится обзор по различным типам зондовых микроскопов, режимам их работы, схемы и устройство 2-х основных типов микроскопов – СТМ (Сканирующий туннельный микроскоп), АСМ (Атомно-силовой микроскоп). УВВ Z X Y Itun УТТ интегратор Рис.1. Упрощенная схема туннельного микроскопа. УТТ – усилитель туннельного тока, УВВ – высоковольтный усилитель. Принцип действия любого туннельного микроскопа основан на квантовохимическом принципе туннелирования через энергетический барьер системы «зондповерхность исследуемого образца». Наглядно этот эффект легко представить, используя представления статистической физики (распределение Ферми-Дирака). Если все квантовые состояния с энергией Е полностью заполнены электронами, система состоит из нескольких подсистем, то уровни Ферми совпадают для каждой из подсистем. Если к системе приложить разность потенциалов, то уровень Ферми одной подсистемы повышается, а второй понижается, рис. 2. 7 Уровень вакуума φ1 Положение уровня Ферми eV φ2 μ металл диэлектрик металл Рис. 2. Положение уровней Ферми для системы металл-диэлектрик-металл. Таким образом, в качестве одного из электродов выступает исследуемый образец, который должен быть проводящим (металл, полупроводник, тонкая туннельно – прозрачная пленка диэлектрика на поверхности проводника, материал с большой поверхностной плотностью заряда и т.п.). В качестве другого электрода используется – игла туннельного микроскопа (зонд), заточенный в идеале до 1-го атома на кончике, обычно изготавливаемый из вольфрама, платины и ее сплавов. Зонд за счет манипуляторов подходит к поверхности исследуемого образца на такое расстояние, что между поверхностью образца и зондом возникает туннельный ток, обусловленный просачиванием электронов с зонда на поверхность образца через воздушный зазор. Сканирование образцов проводится двумя методами: режим сканирования при постоянном токе (I=const) и изменении расстояния зонда от поверхности сканирования, при фиксированной высоте зонда над поверхностью и, соответственно, изменении туннельного тока. В режиме постоянного тока поддерживается постоянным туннельный барьер. В режиме постоянной высоты меняется расстояние зонда от поверхности, что вызывает изменение туннельного тока. Как уже отмечалось, при исследованиях на туннельном микроскопе поверхность образца должна быть проводящей. В случае, если исследуемое вещество является диэлектриком, для его изучения используется атомно-силовой микроскоп (АСМ). Принцип действия АСМ основан на фиксации сил, возникающих между зондом и поверхностью образца (силы отталкивания электронных оболочек атомов зонда и поверхности, силы Ван-дер-Ваальса). Приводится обзор по результатам применения АСМ и СТМ для визуального и электрохимического исследования поверхности различных образцов. В обзоре акцент делается на использование СТМ и АСМ для получения поверхностных физикохимических свойств бионанокластеров. Были найдены экспериментальные методики исследования поверхности белков, молекул ДНК, реализованные на базе компании НТМДТ. Анализ показал, что для исследования поверхностей биообъектов не выявлено универсального механизма визуализации и получения физико-химических характеристик поверхностей бионанокластеров. Использование методов АСМ и СТМ открывают перед экспериментатором широкие возможности для углубления в структуру исследуемого соединения. Получаемый массив данных, как правило, обрабатывается с помощью компьютерной программы, поставляемой в комплекте с оборудованием. Принцип обработки основан на фильтрации данных, устранении внешних «шумов», комбинации режимов сканирования. 8 В третьей главе «Обсуждение моделей структуры активных центров некоторых бионанокластеров и экспериментального исследования поверхности их ансамблей» приводятся квантово - химические модели электронной структуры активных центров ферментов с центральными ионами Zn(II), Cu(II), Cu(I). Модели электронной структуры активных центров дают возможность выявить взаимосвязь «структура-функциональные свойства» и наномеханизм функционирования активных центров. Специфической особенностью подобных соединений является то, что они проявляют как каталитические, так и чисто ферментативные функциональные свойства. Примерами медьсодержащих соединений являются гемоцианин, церулоплазмин, тирозиназа, лактазы, оксидазы. Церулоплазмин обнаружен в плазме человека и животных, его функции разнообразны: фермент служит регулятором баланса меди в организме, катализирует окисление ионов двухвалентного железа в трехвалентное (ферроксидазная активность), участвует в синтезе гемоглобина, образовании трансферрина. Оксидазная активность церулоплазмина обусловлена способностью ионов Cu(II) обратимо восстанавливать и окислять. Ионы Сu(II) определяют интенсивную синюю окраску церулоплазмина, который полностью обесцвечивается под действием восстановителей. Церулоплазмин – это единственный фермент, который катализирует окисление полиаминов в плазме. Гемоцианины обнаружены в крови членистоногих, моллюсков. В гемоцианине два иона меди связываются с одной молекулой кислорода, белок окрашен в голубой цвет. Гемоцианины обратимо взаимодействуют с окисью углерода, образуя бесцветные соединения, физиологические функции гемоцианина связаны с транспортом кислорода (аналогия с гемоглобином). Гемоцианины при связывании с кислородом демонстрируют кооперативный эффект, конформация белка в целом стабилизирует активные центры. Тирозиназа – необходимый для организма фермент, катализирующий окисление аминокислоты тирозина, которое сопровождается образованием пигмента – меланина. Лактазы – медьсодержащие ферменты, эффективно окисляющие кислород воды в биомолекулярный кислород. Для медьсодержащих соединений характерно разнообразие структуры активных центров: тетраэдр, октаэдр, плоский квадрат, причем наблюдается три типа октаэдров: [MX6], [MX5Y], [MX4Y2]. На рис.3 представлена модель электронной структуры функциональных молекулярных орбиталей (МО) для активных центров различной симметрии, содержащих ион Cu(II). Необходимо отметить, что тетраэдр не имеет центра инверсии и его термы не обладают симметрией (g) или антисимметрией (u), поэтому опускаются индексы g и uу символов (НП). 9 b1g b1g b1 e* t*2 dx2-y2 a1 dz2 dx2-y2 dxy dxz dyz dz2 a1g dz2 b2 e* 3d9 dx2-y2 dx2-y2 b2g b2g t*2g dxy dxy dz2 dx2-y2 dxy a1g e dxy dxz dyz eg dz2 dxz dyz eg dxz dyz АО ц.и. Cu(II) d9 MX4 T4 тетраэдр MX5 Oh dxz dyz MX4Y2 (транс) MX5Y октаэдр z z 1 4 z 6 MX4 D4h плоский квадрат 5 1 3 y 2 3 y x 2 x x y 4 Рис. 3. Квантово-химическая модель функциональных МО активного центра, содержащего ион Cu(II). По симметрийным и энергетическим соображениям можно предположить, что неспаренные электроны при различной симметрии медьсодержащего активного центра определяют его функциональные ферментативные свойства. Электроны взаимодействующих веществ (субстратов) могут поступать на d 2 2 - орбиталь для x y структуры октаэдра и плоского квадрата или t*2 в случае тетраэдра. Таким образом, Cu(II) – содержащие соединения функционируют, в основном, как ферменты (лактазы, церулоплазмин). Модель показывает, что для функционирования необходима соответствующая стереохимия активного центра, ион металла определяет специфическую ориентацию фермента и субстрата. Белковый матрикс обеспечивает разнообразие симметрий активного центра, необходимые конформации, предотвращая его разрушение. Каталитические свойства Cu(II) – содержащих соединений (так же как и Zn(II) – содержащих) определяются тем, что центральный ион оттягивает электрон от углеродного атома карбоксильной группы. Особый интерес представляет гемоцианин, содержащий два иона Cu(I) (d10), обеспечивающих его каталитическую активность. Модель активного центра гемоцианинов аналогична модели Zn(II)-содержащего активного центра, представленной на рис. 4. Аналогия определяется однотипной электронной конфигурацией центрального иона – (d10) и, соответственно, тетраэдрической структурой, второй ион Cu(I) можно рассматривать как лиганд первого иона Cu(I). Из цинксодержащих биологически-активных соединений наиболее известными являются карбоксипептидазы и карбоангидразы. Карбоксипептидазы А и В (КПА, КПВ) образуются при гидролизе трипсином соответствующих прокарбоксипептидазных 10 предшественников, синтезируемых в поджелудочной железе. Методом рентгеноструктурного анализа было определено, что активный центр КПА содержит следующие лиганды: His-69, His-196, Glu-72, донорные атомы – два имидазных атома азота, один карбоксильный атом кислорода из карбоксильной группы глютаминовой боковой цепи и один атом кислорода молекулы Н2О. В комплексах с аминокислотами и пептидами центральный ион Zn(II) имеет координационное число равное четырем, что соответствует тетраэдрическому комплексу. Активный центр занимает четверть молекулы фермента, погружен в белковый карман, имеется также канал связывания с субстратом и прилегающие области. Было выяснено, что связь Zn(II) – пептидный кислород не стабилизирована хелатообразованием (как в случае с медьсодержащими комплексами), следовательно, эта связь должна стабилизироваться другим образом. Можно предположить, что роль стабилизатора структуры активного центра могут выполнять связанные молекулы H2O, обнаруженные вблизи активного центра. Было, также, обнаружено, что координация иона металла в КПА с атомом кислорода карбоксильной группы субстрата определяет поляризацию связи С=О, эффект поляризации усиливается карбоксильной группой Glu-270. КПВ является аналогом КПА или, точнее ее структурным гомологом. Предполагается, что отличие КПВ от КПА заключается в неодинаковости третичной структуры. Карбоксипептидазы взаимодействуют с большим количеством субстратов: пептидами, ациламинокислотами, сложными эфирами, ингибиторами. Карбоангидраза широко распространена в растениях, животных, бактериях. Физиологическая роль – быстрая гидратация метаболического СО2, образующегося в тканях, дегидратация НСО-3 в органах секреции. Различают две формы: карбоангидраза В (КАВ) и карбоангидраза С (КАС), различающиеся по аминокислотному составу и активности. Рентгеноструктурный анализ показал интересную картину: фермент включает обширную структуру полипептидной цепи β – спиральных участков в конформации типа «плиссированной простыни», делящий молекулу на две половины. Активный центр с центральным ионом Zn(II) находится в большой гидрофобной полости, расположенной между β – спиралями и шестью полипептидными последовательностями. Центральный ион Zn(II) активного центра имеет три лиганда – атомы азота от имидазольных колец гистидина – 93, - 95, - 117. Четвертый лиганд – молекула Н2О. Лиганды предоставляют на связь неподеленные пары электронов. В процессах гидратации – дегидратации ион Zn(II) взаимодействует с субстратом через молекулу Н2О. 11 a* t*2 t2 4p 4s t*2 a1 e* t1 t2 t'2 t1 3d π e e a1 t2 АО ц.и. Zn(II) d10 σ t2 a1 МО комплекса тетраэдр АО лигандов Рис. 4. Квантово-химическая модель активного центра с центральным ионом Zn(II). На рис. 4 представлена модель Zn(II) – содержащих соединений, функционирование которых также проявляется в двух планах: ферментативном и каталитическом, что объясняется специфичностью электронной конфигурации иона Zn(II) – d10. Кроме того, особенность Zn(II) – содержащих активных центров определяется: 1) включением молекулы воды в координационную сферу центрального иона; 2) наличием второй молекулы Н2О вблизи активного центра; 3) присутствием 8-9 молекул Н2О вблизи молекулы фермента, которые, скорее всего, выполняют роль матрикса, обеспечивающего кооперативность, сохранение структуры активного центра на различных этапах его функционирования. Ион Zn(II) оказывает поляризующее влияние на атом кислорода в молекуле воды, в результате чего уменьшается прочность связи О-Н координированной молекулы Н2О, т.е. при физиологических значениях рН возможно образование гидроксильного иона. Молекула субстрата СО2 не связывается непосредственно с ионом Zn(II) в активном центре, располагается вблизи него и атакуется координированным гидроксильным ионом. Ион Zn(II) определяет необходимую ориентацию фермента и субстрата. Специфичность Zn(II) – содержащих соединений объясняется тем, что все функциональные орбитали МО комплекса t*2 и e* заняты неподеленными парами электронов. В заключение можно отметить, что модели электронной структуры функциональных орбиталей в Cu(II) и Zn(II) – содержащих комплексах демонстрируют корреляцию функциональных свойств металлосодержащих соединений и электронной структуры центральных ионов, т.е., другими словами, наноструктура определяет функциональные свойства мезоструктуры. 12 Размеры активных центров металлоферментов составляют десятки нм. Метод СЗМ позволяет экспериментально обнаружить и измерить некоторые характеристики ансамблей активных центров металлоферментов на поверхности подложки. Экспериментальное исследование поверхности ансамблей бионанокластеров проводилось методом СЗМ. Одной из наиболее сложных задач в СЗМ является визуализация макромолекул. Размеры макромолекул находятся в пределах от 1 нм до 100 мкм. Кроме того, нельзя, как в случае микробиологических объектов, выделить какое-то одно, общее для всех объектов этого класса свойство, позволяющее обеспечить их уверенную визуализацию. При визуализации макромолекулярных комплексов и агрегатов, как правило, требуется получение данных об их макроскопическом поведении и ориентации комплекса, а также о его структуре. К тому же, подобные объекты требуют высокого разрешения. Даже в том случае, когда макромолекулы прочно фиксированы на подложке, их большие размеры, тепловая и индуцируемая зондом подвижность приводят к потере разрешения. Можно использовать несколько методов нанесения исследуемого образца на подложку для биосистем. Все предлагаемые методики делятся на две группы: методики, связанные с предварительной обработкой поверхности подложки и методики простого нанесения вещества на подложку. 1. Нанесение вещества на поверхность свежесколотой слюды из буфера, содержащего двухвалентные ионы, при этом необходимо присутствие ионов Mg2+, которые упрочняют взаимосвязь объекта со слюдой. Однако, хорошее качество таких изображений получается при низкой влажности. 2. Увеличение позиционной стабильности молекулы достигается нанесением тонкого слоя платины с углеродом на поверхности скола слюды с адсорбированной на ней макромолекулой. Напыление слоя платины и углерода толщиной 5 нм достаточно для получения стабильных изображений. 3. Усиление связи с подложкой достигается изменением свойств, за счет предварительного напыления 0,5 нм слоя углерода. Такая предварительная обработка дает возможность наносить исследуемое вещество на подложку даже в отсутствии ионов магния. 4. При нанесении фермента на «чистую» подложку в первую очередь надо обратить внимание на то, что она должна быть гидрофильной (например, слюда), тогда фермент связывается с ней за счет сил электростатического притяжения. Затем подложку с ферментом высушивают. Экспериментальное исследование ансамблей бионанокластеров металлоферментов проводили на микроскопах СММ-2000 и СТМ, сканирование осуществлялось в режиме Z (h)-const, значении тока I~10 нА, при нормальных условиях. Раствор пероксидазы льна наносили капельным методом на слюду, затем высушивали в струе воздуха. Типичный результат сканирования ансамблей бионанокластеров пероксидазы, полученный на периферии и в центре подложки представлен на рисунках 5 и 6. 13 Рис. 5. Трехмерное изображение поверхности ансамблей бионанокомплексов пероксидазы в водном растворе, полученное с помощью СТМ (на периферии). Размер кадра области сканирования на краю подложки составляет 1,02х1,02 мкм. Наблюдаемая максимальная высота выступов над поверхностью подложки составляет 0,25 мкм. Изображение пероксидазы получено после медианного сглаживания с боковой подсветкой. На изображении четко видно, что бионанокластеры пероксидазы образуют нитевидную структуру на поверхности подложки. Рис.6. Трехмерное изображение поверхности ансамблей пероксидазы в водном растворе, полученное с помощью СТМ (в центре). Область сканирования в центре подложки составляет, как и на первом изображении, 0,13х0,13 мкм. Наблюдаемая максимальная высота выступов над поверхностью составляет 0,25 мкм. Изображение получено при сканировании пероксидазы в центре подложки. Сравнивая поверхностные характеристики ансамблей пероксидазы льна в разных местах нанесения (центр и край образца) можно сделать вывод о расположении наночастиц на поверхности, а также о влиянии подложки на образец. Одной из качественных характеристик поверхности является зависимость линейных размеров частиц от их высоты (профиль) и распределение частиц по размерам (гистограмма). Данные получены с помощью обработки результатов сканирования на СТМ образцов пероксидазы программой SPIP (The Scanning Probe Image Processor). Полученные гистограммы представлены на рис. 7: 14 а б Рис. 7. Гистограмма ансамблей пероксидазы. а - центр исследуемого образца; б - край исследуемого образца Из представленных графических зависимостей видно, что длина большинства частиц (кластеров) составляет 160-200 пм (а) и 100-120 пм (б) (а) (б) Рис. 8. Зависимость длины от высоты (а – в центре образца; б – на периферии образца). Зависимость – положительна. Коэффициент зависимости Scl (шероховатость поверхности) а- 379 нм, б – 321 нм. На основании полученных данных видно компактное расположение нитей фермента, однако, их высота в центре на 0,2 мкм меньше чем на периферии. Фермент при нанесении на подложку как бы «стекал» из центра на периферию. Для качественного выяснения распределения ансамблей пероксидазы снимались вольт-амперные характеристики (ВАХ). Снятие характеристик (получение туннельного спектра) проводилось по всей поверхности образца с разрывом петли обратной связи. Игла при этом касалась поверхности и высота иглы не фиксировалась. 15 Рис.9. ВАХ полученная на туннельном микроскопе СТМ, в центре подложки. Рис.10. ВАХ полученная на туннельном микроскопе СТМ на периферии подложки. Полученные вольт-амперные характеристики имеют нелинейный характер I=f(U), изменялось напряжение. Вследствие изменения расстояния зонда над поверхностью менялся туннельный ток. На графиках четко прослеживается, что уровень падения тока разный: в центре уровень падения выше, на краю ток падает до нуля. Результаты подтверждают картину распределения ансамблей пероксидазы на гистограммах (рис. 7 и 8). Поскольку, как отмечалось выше, поверхность образца в методе СТМ должна быть проводящей, по характеру полученных зависимостей можно предположить, что ансамбли пероксидазы обладают полупроводниковыми свойствами. В заключении можно сделать следующие выводы: 1) ВАХ ансамблей пероксидазы имеет полупроводниковый характер; 2) распределение частиц пероксидазы на подложке по размерам происходит самоорганизованно. В четвертой главе «Методика построения зависимостей «структура – функциональные свойства» обсуждается алгоритм исследования взаимосвязи «структура-свойство» в теоретико-графовом подходе, который основан на 16 предположении, что структура молекулы может быть представлена в виде графа и точно охарактеризована с помощью некоторых численных параметров (инвариантов графа). В математической химии инварианты молекулярных графов называются топологическими индексами. Эти топологические индексы могут быть скоррелированны с экспериментально найденными свойствами молекул. Рассматривается история развития теоретико-графового подхода, а именно, использование топологических индексов, которая начинается с 70-80-х годов. В этот период появилось много работ, посвященных использованию теории графов в установлении корреляций между структурой соединения и его свойством. В основу разработки теоретико-графового описания молекул легли работы авторов: У. Платт, Н. Винер, М. Рандич. В работе обсуждаются проблемы, связанные с конструированием и дизайном топологических индексов, с проблемами мотивированного выбора топологических индексов. Отдельным вопросом является проблема инверсии (реконструировании) молекулярных графов из топологических индексов. Как показывает обзор последних публикаций, топологические индексы достаточно широко применяются в исследовании взаимосвязи «структура – свойство» как самостоятельно, так и в комбинации с другими молекулярными дескрипторами. К числу достоинств топологических индексов относится простота и быстрота их вычисления, а также использование их при оценке свойств гипотетических структур, для которых нет никаких экспериментальных данных. Теоретико-графовый подход включает в себя несколько принципиальных условий. Важнейшим из них является выбор объектов исследования. Обучающая выборка должна включать объекты с известной структурой и свойствами. С точки зрения статистики число рассматриваемых соединений должно превышать число используемых топологических индексов. При топологическом описании структурная формула соединения представляется в виде взвешенного графа G, вершинам которого соответствуют атомы, а ребрам химические связи. При этом обычно рассматривают только скелетные атомы и связи между ними. Номенклатура теории графов не стандартизирована: вершины могут называться точками и узлами, а ребра – линиями, дугами и ветвями. Две вершины соединенные одним ребром, или два ребра, имеющие общую вершину, называются смежными. Степень вершины ri равна числу ребер, исходящих из нее, и непосредственно связана с валентностью i – того атома. Валентность химических элементов накладывает на степени вершин определенные ограничения. Граф может быть представлен в матричном виде. Наиболее часто применяется матрица смежности А и матрица расстояния D. Элементы матрицы смежности aij равны или 1 или 0 в зависимости от того, связана ли ребром вершина i-графа G с вершиной j или не связана. При этом число единиц в i– й строке или j – м столбце матрицы равно степени вершины. Например: для графа, изображенного на рис.11 матрица выглядит следующим образом: 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 A 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 Рис.11. Молекулярный граф. 17 Топологические индексы – это инварианты графа, определяемые по его матрицам и не зависящие от способа нумерации вершин или ребер графа. Существуют разные схемы вычисления топологических индексов по данной матрице. В работе рассматриваются различные схемы построения топологических индексов. Еще одной важной особенностью теоретико-графового описания молекул является выбор топологических индексов. В работе обсуждаются проблемы такого выбора. Как правило, при выборе топологического индекса необходимо учитывать две важные характеристики: дискриминирующая способность (способность однозначно описывать структуру); корреляционные зависимости. Точность полученных моделей в теоретико-графовом подходе можно оценить с помощью статистических характеристик – коэффициента корреляции, стандартного отклонения, среднего отклонения, максимального отклонения и др. В QSPR/QSAR чаще всего используют две первых характеристики – коэффициент корреляции r (или r2) и стандартное отклонение S. В пятой главе «Исследование топологических индексов связанности на примере фрагментов ряда полимеров» обсуждаются алгоритмы расчета топологических индексов связанности (по методу Бицерано) для отдельных молекул, виниловых полимеров, биополимеров. Виниловые полимеры использовались в работе в качестве модельных систем, т.к. по составу и структуре они близки к биополимерам. На модельных фрагментах полимеров отрабатывался модифицированный метод Бицерано. Семейство виниловых полимеров получают полимеризацией некоторых замещенных соединений ряда этилена. Замещенным является только один из атомов водорода на другой атом или группу атомов, например, таких, как ацетатная группа в случае винилацетата. Ацетатная группа служит своего рода внутренним пластификатором. Замещение приводит в целом к повышению физико-механических свойств полимеров. В широком смысле термин “виниловые полимеры” включает в себя и такие материалы, как полистирол. Но чаще термин применяют к поливинилхлориду, его сополимерам с винилацетатом, сополимерам винилиденхлорида и винилхлорида. Поливинилацетат также является обычным виниловым полимером, но его используют только в дисперсной форме как клей или как основу для некоторых эмульсионных красок. Одним из методов расчета свойств различных молекул, а также полимеров является топологический метод, разработанный Бицерано, который основан на использовании некоторых упрощений, связанных с введением индексов связанности. Индексы связанности широко распространены и применяемы для простых молекул. Индексы связанности строятся исходя из следующих начальных условий: количество атомов в структуре; число атомов водорода, связанных с рассматриваемым атомом; число валентных электронов атома. Первые два индекса (δ, δV) описывают электронную среду и конфигурацию связей в каждом не водородном атоме. Значение данных индексов для некоторых атомов представлено в таблице1: Атом Hyb C sp3 Таблица 1 : Рассчитанные δ, δV для атомов С, N, O, F NH δ δV 3 2 18 1 2 1 2 sp2 sp sp3 N sp2 sp O sp3 F sp2 -- 1 0 2 1 0 1 0 2 1 0 1 0 0 3 4 1 2 3 1 2 1 2 3 1 2 1 3 4 2 3 4 3 4 3 4 5 4 5 5 1 0 0 0 1 2 1 1 5 6 6 7 Первый атомный индекс δ - простой соединительный индекс. Он равен числу не водородных атомов, которые определяются числом не водородных связей. Второй атомный индекс – валентный соединительный индекс δV. Его значения рассчитываются по формуле: (Z V N H ) 1 V Z Z , где V (1) ZV – число валентных электронов атома; NH – число водородных атомов, связанных с ним; Z=Zv+ N, где N - число электронов на внутреннем электронном уровне. Такие атомы как C, N, O и F имеют только два электронных уровня. Следовательно, для них δV рассчитывается по этой формуле, где в знаменателе будет находиться выражение: ( Z=ZV-1)=[(ZV+2)-ZV-1]=1. Исключение составляет атом азота в нитрогруппе (-NO2), который будет иметь значение δV равное 6. Другой парой индексов являются индексы связей, которые обозначаются β и βV. Они рассчитываются для каждой связи, кроме связей с атомами водорода. Тогда формулы для их нахождения выглядят следующим образом: ij i j (2) ijV iV jV Следующая пара индексов называется индексами атомарной связанности молекулы нулевого порядка, которые обозначаются как 0χ, 0χV. Данные индексы рассчитываются по формулам: 19 0 0 1 1 V (3) V Следующей парой индексов являются индексы первого порядка рассчитываются по формулам: 1 1 1 1 1 1 χ, χ , которые 1 V V 1 V 1 (4) V 1 V (5) В качестве примера ниже приведены схемы расчета индексов первого и второго порядков для монофторэтилена. 2 1 1 2 (а) 6 2 2 21 3 (б) 7 1 1 1 1 0.7071 1 2.7071 1 2 1 1 1 1 0 V 0.7071 0.5774 0.378 1.6625 2 3 7 1 1 1 0.7071 0.7071 1.4142 2 2 1 1 1 V 0.4082 0.2182 0.6264 6 21 0 Рис.12. Пример расчета 1, 1V для монофторэтилена. Под пунктом (а) приведена структура графа монофторэтилена, где цифрами указаны значения индексов δ, β. Под пунктом (б) – значения индексов δV, βV. Величины δ и δV были взяты из таблицы 1, а значения индексов β и βV определяются по формулам (1). Как правило, для расчёта основных физико-химических свойств достаточно корреляционных уравнений первой степени (линейная регрессия). Серьёзная практическая задача - определение числовых коэффициентов для этих корреляций. 20 При использовании топологических индексов связанности необходимо учитывать следующие условия: дискриминирующая способность; стандартное отклонение. Дискриминирующая способность топологических индексов связанности определяется электронной структурой атома, т.е. количеством валентных электронов, числом энергетических уровней, количеством связей с водородом, общим числом электронов. Для расчета свойств полимеров по методу Бицерано используются топологические индексы связанности нескольких порядков, 0χ, 0χV, 1, 1V. На графиках (рис.12) показана дискриминирующая способность топологических индексов и стандартное отклонение: 10 9 7 8 v 6 7 5 6 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 0 2 4 6 8 10 12 14 0 2 4 6 N 8 10 12 14 N а б Рис. 13. Корреляционные зависимости N (число вершин графа) и индексов 0χ, 0χV. Стандартное отклонение: а – 5,9%, б – 15,5% Дискриминирующая способность 0χ определяется общим числом электронов, а 0χV количеством валентных электронов, числом энергетических уровней в атоме, количеством связей с водородом. В первом случае дискриминирующая способность 0χ хуже, чем у 0χV, однако стандартное отклонение у 0χ лучше. Соответственно, можно сделать вывод о том, что чем больше параметров входит в описание топологических индексов, тем лучше их дискриминирующая способность, но стандартное отклонение становится больше. Однако такая картина наблюдается для полимеров с простым радикалом, например, винилхлорид (рис.13). Для полимеров со сложным строением дискриминирующая способность ухудшается. В связи с этим в методе Бицерано вводится новый индекс, дискриминирующая способность которого определяется общим числом электронов, количеством валентных электронов, числом энергетических уровней в атоме, количеством связей с водородом, т.е. возрастает порядок индекса. В итоге получается зависимость: 4,5 v 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 0 2 4 6 8 10 12 14 N Рис. 14. Корреляция топологического индекса 1V с N, стандартное отклонение 24,4%. Из графика видно, что дискриминирующая способность индекса 1V возрастает, как и возрастает стандартное отклонение. 21 Для расчета физико-химических свойств по методу Бицерано используются индексы связанности 0-го и 1-го порядков. Данные индексы однозначно описывают структуру соединения тогда, когда радикал состоит из одного или нескольких атомов. Если же радикал обладает более разветвленной структурой, то для её описания необходимо рассчитывать индексы связанности более высоких порядков. В настоящей работе предполагается следующая модификация метода Бицерано для расчета свойств полимеров со сложным строением (Таблица 2). Таблица 2. Схема расчета индексов связанности второго порядка. 2 2 2 v 1 v 1 v 1 6 6 6 1 1 1 6 6 6 1 3 1 2,4 1 6,9 1 2 1,302 1 2,2524 1,6 1 4,6 2,4166 Таблица 3. Индексы связанности различных порядков. полимер поливинилфторид поливинихлорид поливинилбромид 0χ 0χV 1 1V 2,2845 2,2845 2,2845 1,6624 2,4183 3,2484 1,3938 1,3938 1,3938 1,0347 1,4711 1,9504 22 2V 1,3021 2,2524 2,6633 поливиниловый спирт поливинилиденфторид поливинилиденхлорид поливинилиденбромид 2,2845 3,2071 3,2071 3,2071 1,7317 1,9630 3,4749 5,1350 1,3938 1,7071 1,7071 1,7071 1,0747 1,0851 1,8410 2,6711 1,3911 0,5153 0,7319 1,2903 Таким образом, индексы связанности более высоких порядков более полно описывают соединение, имеют высокую дискриминирующую способность. Было выявлено, что топологические индексы атомов, входящих в состав полимера коррелируют не только с ковалентными радиусами атомов, но и с электроотрицательностью атомов, молярной энергией когезии. Таблица 4. Корреляции индексов связанности 1V, 2V с ковалентными радиусами атомов. RA 1 V 2 V 1,0347 1,3021 0,72 1,4711 2,2524 0,98 1,9504 2,6633 1,14 1 v 2 v RF 0,72 F F 0,7 2 v 0,6 0,7 1 v RCl 0,98 Cl Cl Данная зависимость характерна для всех полимеров винилового ряда. Взаимосвязь структура-свойство для аминокислот с полярными и неполярными радикалами. Строение белков сходно со строением виниловых полимеров. Не смотря на то, что природа этих веществ различна (виниловые полимеры – синтетические вещества, белки – природные), цепи белков и виниловых полимеров имеют одинаковую (спиралевидную) конфигурацию цепей. В третьей главе было установлено, что между структурой виниловых полимеров и индексами связанности первого и второго порядков существует некая закономерность. Причем, точность такой закономерности определяется порядком индекса связанности. На основании такой взаимосвязи можно рассчитать некоторые физико-химические свойства полимеров, предсказать поведение рассматриваемых систем в различных средах, не прибегая к сложным экспериментальным исследованиям. Хотя, стоит отметить, что полностью вычеркнуть эксперимент из исследований невозможно. Именно поэтому виниловые полимеры выступают в качестве модельных систем для исследования аминокислот. Интерес представляет поведение белков в водном растворе, в частности, растворимость. Гидратация белков - это один из основных факторов, влияющих на свёртку белков в нативную третичную конформацию. Общая топология белковой глобулы определяется гидрофобными взаимодействиями. Неполярные углеводороды разрушают структуры воды. Однако разрушение структуры воды нарушает систему водородных связей между молекулами воды. Вместо водородных связей углеводороды способны образовывать только более слабые Ван-дер-Ваальсовы связи с водой, природа этих связей 23 электростатическая и обусловлена электростатическим полем у соответствующего радикала аминокислоты и диполями воды. Это приводит к выталкиванию углеводородов из водной фазы. Гидрофобные взаимодействия в целом стабилизируют макромолекулы, хотя детальная картина взаимодействия с водой в пределах макромолекулы значительно сложнее. Сами молекулы воды распределены в глобуле неравномерно. Вода может оказывать сильное влияние на внутримолекулярную подвижность белка. Следует рассматривать систему белок – вода как единую кооперативную систему. Такая картина особенно характерна для ферментов, где молекулы воды концентрируются около активного центра и непосредственно участвуют в его функционировании. Анализ результатов экспериментальных исследований роли воды в биосистемах приводится в работе Аксенова С.И., который показал, что распределение полярных и неполярных аминокислотных остатков в белковой макромолекуле довольно сложное. Предполагается, что гидрофобные эффекты играют определяющую роль в образовании и стабилизации конформации биополимеров и компактной структуры белковой глобулы с полярными группами на поверхности и неполярными внутри. Экспериментальные исследования дают возможность сделать вывод с том, что молекулы воды в биокомплексах, с одной стороны, стабилизирует структуру комплекса, а, с другой стороны, разрыхляют ее, конкурируя за водородные связи между пептидными группами белка внутри глобулярной структуры. Как было показано в третьей главе в медь- и цинксодержащих комплексах молекулы воды за счет гидрофобного взаимодействия стабилизируют структуру комплекса в целом, а в активных центрах выполняют как структурную, так и функциональную роль. Таким образом, прослеживается следующая закономерность: аминокислотный состав определяет биологическую активность, взаимодействие с молекулами воды определяется распределением аминокислотных полярных и неполярных групп и таким параметром как растворимость. При описании структуры белка, а именно аминокислот, с помощью индексов связанности учитывается их электронная конфигурация, а, следовательно, и электростатические взаимодействия внутри и снаружи молекулы. Исходя из этих представлений, можно предположить, что индексы связанности будут взаимосвязаны с растворимостью аминокислот. Все аминокислоты, встречающиеся в природе, отличаются природой радикала – R. Рис.15 общая формула аминокислот. Особенности свойств аминокислот связаны с природой радикала, именно благодаря радикалу белки наделены рядом уникальных функций, не свойственных другим биополимерам, и обладают химической индивидуальностью. Классификация аминокислот разработана на основе химического строения радикалов. Современная рациональная классификация аминокислот основана на полярности радикалов, т.е. способности их к взаимодействию с водой. Исходя из этого, различают пять классов аминокислот. Интерес представляют неполярные и полярные аминокислоты. Их процентное содержание в белках наибольшее. 24 Таблица.5 Свойства полярных и неполярных аминокислот. Название аминокислот Глицин Аланин Валин Лейцин Изолейцин Пролин Серин Треонин Цистеин Метеонин Аспаргин Глутамин Формула Растворимость при 250С Неполярные аминокислоты С2О2Н5N 292 24,99 С3О2Н7N 297 16,65 С5О2Н11N 315 8,85 С6О2Н13N 337 2,43 С6О2Н13N 253 4,12 С5О2Н9N 222 16,23 Полярные аминокислоты С3О3Н7N 228 5,0 С4О3Н8N 253 3,52 С3О2Н7NS 260 0,01 С5О2Н11NS 283 3,5 С4О3Н8N2 236 2,98 С5О3Н10N2 185 3,6 tразл 0C рК1 2,34 2,34 2,32 2,36 2,36 1,99 2,21 2,71 2,05 2,28 2,02 2,17 При топологическом описании аминокислот по методу Бицерано с использованием индексов связанности следует придерживаться такой классификации. Рассматривается зависимость индекса связанности и растворимости аминокислот от числа вершин графа, т.е. строения радикала. Таблица. 6 Индексы связанности аминокислот первого и второго порядков 1χv, 2χv. Название аминокислот 2 v χ χ Неполярные аминокислоты 1 v n Глицин Аланин Валин Лейцин Изолейцин Пролин 1,1894 1,0762 1,6270 2,0425 2,5376 2,7418 3,0207 3,4744 2,7423 3,5238 2,0064 3,3034 Полярные аминокислоты 5 6 8 9 9 8 Серин Треонин Цистеин Метеонин Аспаргин Глутамин 2,1357 2,2185 1,9051 2,9434 2,3142 2,8004 7 8 7 9 9 10 1,9200 2,8699 2,0272 3,2504 2,9482 3,4212 n – число вершин графа 25 Зависимости индексов связанности и растворимости аминокислот с неполярным R. χ 1 v n Рис.16. Зависимость 1χv от n для аминокислот с неполярными R (Коэффициент корреляции 2 v χ - 0,8860) n Рис. 17. Зависимость 2χv от n для аминокислот с неполярными R. (Коэффициент корреляции - 0,9348) 26 Растворимость n Рис. 18 Зависимость растворимости при 250С от n для аминокислот с неполярным R. (Коэффициент корреляции -0,8055) Зависимости индексов связанности и растворимости аминокислот с полярными R. χ 1 v n Рис. 19 Зависимость 1χv от n для аминокислот с полярными R (Коэффициент корреляции 0,6307) 27 χ 2 v n Рис. 20. 2χv от n для аминокислот с полярными R (Коэффициент корреляции 0,8836) Растворимость n Рис. 21 Зависимость растворимости при 250С от n для аминокислот с полярным R. (Коэффициент корреляции 0,8083) Полученные зависимости показывают, что: 1) точность индекса связанности второго порядка превышает точность индекса связанности первого порядка для полярных и неполярных аминокислот; 2) существует зависимость между индексами связанности и растворимостью аминокислот от строения радикала, вид такой зависимости обратный, т.е. с одной стороны, с увеличением n возрастает число атомов в радикале у аминокислоты, а, с другой стороны – растворимость уменьшается. Таким образом, от того, какой аминокислотный состав будет иметь белковое окружение, будет регулироваться взаимодействие фермента с водой, а это в свою очередь, влияет на функционирование активного центра. 28 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Построены квантово-химические модели электронной структуры функциональных молекулярных орбиталей (МО) Cu(II) - и Zn(II) - содержащих комплексов – активных центров биологически-активных соединений, показывающих взаимосвязь структуры и функциональных свойств. 2. Полученные модели показывают, что для функционирования активных центров необходима определенная стереохимия, электронная структура функциональных МО определяет специфическую ориентацию фермента и субстрата, белковый матрикс и молекула воды обеспечивают разнообразие симметрий активных центров, необходимые конфигурации ближайшего окружения, предотвращая разрушение структуры активного центра, т.е. другими словами, наноструктура определяет функциональные свойства мезоструктуры. 3. Разработана методика подготовки исследуемых образцов. 4. Экспериментальные исследования поверхности ансамблей пероксидазы методом зондовой микроскопии (СММ-2000) показали, что распределение частиц пероксидазы на подложке (по размерам) происходит самоорганизованно, и что вольт-амперные характеристики (ВАХ) пероксидазы имеют полупроводниковый характер. 5. Проведен анализ теоретико-графового подхода при исследовании взаимосвязи «структура-свойство». 6. В результате вычислительного эксперимента проведены расчеты топологических индексов связанности (индексов Рандича) различных порядков для модельной системы типа «виниловый олигомер». 7. Построены зависимости N (число вершин графа) и топологических индексов, показывающие, что чем больше параметров входит в описание топологических индексов, тем лучше их дискриминирующая способность и тем больше стандартное отклонение. 8. Рассчитаны индексы связанности различных порядков для биоолигомеров аминокислот, входящих в состав биологически-активных соединений. 9. Показано, что точность индекса связанности второго порядка превышает точность индекса связанности первого порядка для полярных и неполярных аминокислот. 10. Показано, что существует зависимость между индексами связанности и растворимостью аминокислот от строения радикала, вид такой зависимости обратный, т.е. с одной стороны, с увеличением n возрастает число атомов в радикале у аминокислоты, а, с другой стороны – растворимость уменьшается. 29 СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ. 1. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Синергетика биологическиактивных нанокластеров.//Материалы Международной междисциплинарной научной конференции «Идеи синергетики в естественных науках» (Вторые Курдюмовские чтения) – Тверь: ТвГУ, 2006 г., с. 166. 2. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Синергетический подход к исследованию мезообъектов и эволюция экспериментальных методов.// Материалы Международной междисциплинарной научной конференции «Синергетика в естественных науках» (Третьи Курдюмовские чтения) Тверь: ТвГУ, 2007, с.156157. 3. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Роль многоуровневого подхода в установлении корреляции между структурой и функциями биологически-активных кластеров.//Тезисы 14-ой Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование»- Москва-Ижевск: РХД, 2007, с.139. 4. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Фрактальные кластеры.// Вестник МГУП, №10, 2007, с. 39-44. 5. Vasil’eva L.Yu., Romanova E.Yu., Solovev P.V. Some aspects of microscopic physicsnew tendency of modern natural science.// Материалы третьей Международной конференции ИНТЕРНАС’07 «Актуальные проблемы современного естествознания» - Калуга: КГПУ, 2007, с.211-214. 6. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Анализ теоретических методов, используемых для моделирования электронной структуры активных центров металлосодержащих нанокомплексов.//Вестник МГУП, №8, 2006, с.58-63. 7. Соловьев П.В. Анализ экспериментальных методов зондовой микроскопии для исследования биосистем.// Вестник МГУП, №10, 2007. 65-67. 8. Соловьев П.В. Алгоритмы расчета топологических индексов связанности при исследовании корреляции «структура-свойство».//Тезисы докладов 16-ой Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование»- МоскваИжевск: РХД, Вып.16, ч.1, 2009, с.183. 9. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Анализ структуры и свойств биологически-активных нанокластеров: модели, экспериментальное исследование поверхности.// Тезисы докладов 12-ой Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование»- Москва-Ижевск: РХД, ч.1., 2009, с.237. 10. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Бионанокомплексы – наномашины: моделирование структуры их активных центров, экспериментальное исследование их поверхности.// Тезисы Международной научной конференции «Моделирование нелинейных процессов и систем» -М.: МГУП, 2008, с.118. 11. Соловьев П.В. Методика построения зависимостей «структура-свойство» в теоретико-графовом подходе.// Вестник МГУП, №1, 2009, с.115-121. 12. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В., Романова Е.Ю. Обсуждение квантово-химической модели электронной структуры активных центров медьсодержащих комплексов.//Материалы Международной междисциплинарной научной конференции «Идеи синергетики в естественных науках» (Пятые Курдюмовские чтения) -Тверь: ТвГУ, 2009. 13. Васильева Л.Ю., Соловьев П.В. Моделирование электронной структуры активных центров бионанокомплексов и экспериментальное исследование поверхностей.//Биомедицинская радиоэлектроника, №8, 2009. 14. Васильева Л.Ю., Романова Е.Ю., Соловьев П.В. Новое направление современного естествознания – мезоскопическая физика.//Материалы IV всероссийской научно30 практической конференции преподавателей и студентов учебных заведений профессионального образования. Москва-Тверь.-М.:Библиотека журнала «СПО», 2009, 169с. 15. Васильева Л.Ю., Романова Е.Ю., Соловьев П.В. Бионанокомплексы – наномашины.//Материалы IV всероссийской научно-практической конференции преподавателей и студентов учебных заведений профессионального образования. Москва-Тверь.-М.:Библиотека журнала «СПО», 2009, 170с. 31