CC BY
29
4. При брожении на мезге плодово-ягодных вин следует ожидать повышенной мутности готового продукта, которая может быть устранена обработкой холодом и бентонитом.
Литература
1. Чемисова Л.Э., Гугучкина Т.И., Прах A.B. и др. Анализ формирования органолептических характеристик виноматериалов из винограда сорта совиньон белый, выращенного в условиях а/ф «южная» темрюкского района в зависимости от состава ароматических веществ// Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2014. -№98,- С. 738-747.
2. Гнетько Л.В., Белявцева Т.А., Агеева Н.М. Влияние ферментных препаратов на ароматический комплекс яблочных сброженно-спиртованных соков//Научные труды ГНУ Северо-Кавказского зонального научно-исследовательского института садоводства и виноградарства РАСХН. - 2013. - Т. 4. - С. 85-91.
3. Кишковский З.Н., Мержаниан A.A. Технология вина. - М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. - 504с.
4. Агеева Н.М.Стабилизация виноградных вин. Теоретические аспекты и практические рекомендации / Северо-Кавказский зональный научно-исследовательский институт садоводства и виноградарства Россельхозакадемии. - Краснодар, 2007. -251 с.
5. Виноградов В.А., Загоруйко В.А., Кулёв C.B. и др. Исследование технологического процесса комплексной стабилизации виноматериалов против коллоидных и кристаллических помутнений// Виноградарство и виноделие. - 2013. - Т. 43. - С. 83-88.
6. Хушматов А.Т. Осветление и стабилизация прозрачности вин Таджикистана местными бентонитами и полимерными материалами: Автореферат дис. канд. техн. наук Институт химии им. В. И. Никитина АН Республики Таджикистан. - Душанбе, 2000. - 22с.
УДК 637.52.001.5
Доктор техн. наук C.B. МУРАШЕВ (СПбГАУ, s.murashev@mail.ra) Соискатель A.B. ВЫШЕГОРОДЦЕВА
(Университет MTMO,nastena.fateeva.95(®mail.m)
МОЛЕКУЛЯРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЗАРЯДА АМИНОКИСЛОТ И ИХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГРУПП НА pH И ЗАРЯДОВОЕ СОСТОЯНИЕ БЕЛКА
Молекулярное моделирование, аминокислоты, белки
Молекулярное моделирование - бурно развивающаяся область современной компьютерной химии. Существует много методов молекулярного моделирования, ориентированных на решении различных задач и различающихся как стратегическим подходом, так и программной реализацией. Важность молекулярного моделирования для конструирования, например, лекарственных препаратов неоспорима: структуры всех новых лекарств, появившиеся в последние годы, прошли через стадию молекулярного моделирования.
В последние десятилетия молекулярное моделирование стало важнейшей составляющей практически любого исследования в химии. Такие области науки, как изучение механизмов химических реакций, конструирование молекул с заданными свойствами и с определенными геометрическими характеристиками, нанотехнологии, создание новых материалов уже не могут обходиться без молекулярного моделирования.
В случае белков само представление структуры уже является сложной задачей. Взаимодействие лигандов и белков также можно изучать с использованием дидактических моделей. Очевидно, что функции различных моделей могут перекрываться [1].
Физико-химические свойства белковой молекулы очень неравномерны. Обычно здесь доминируют полярные радикалы аминокислот, в большинстве своем незаряженные. Вместе с тем на общем фоне гидрофильной поверхности местами встречаются положительно и отрицательно заряженные группы, а в некоторых участках (особенно в углублениях) -неполярные фрагменты или их скопления. На основе этих явлений в природе методы МД удовлетворительно описывают формирование (укладку) пространственной структуры полимерных молекул и сложных белковых макромолекул. Варианты пространственной укладки белковой цепи часто определяют функцию самого белка. Применительно к пищевым белковым системам использование этого метода может позволить осуществлять моделирование таких систем и определять их оптимальные состояния, при которых достигается максимальное качество пищевых продуктов и минимальные потери при их производстве.
Информация о молекулярном электростатическом потенциале (МЭП) оказывается критически важной для изучения взаимодействий молекул и химических реакций. При сближении молекул сначала контакт между ними достигается благодаря электростатическим силам. Эти силы можно разделить на три типа: собственно электростатические, индуктивные и дисперсионные. Первый тип взаимодействия возникает между полярными молекулами, обладающими зарядом или постоянным дипольным моментом. Второй тип обнаруживается при взаимодействии полярной и неполярной молекул. В этом случае диполь полярной молекулы порождает электрическое поле, которое изменяет распределение электронной плотности в неполярной молекуле, индуцируя, таким образом, дипольный момент. Наконец, в третьем случае, если обе молекулы неполярны или гидрофобны, то непрерывные флуктуации электронного распределения в одной молекуле могут индуцировать мгновенный дипольный момент в соседней молекуле. Этот тип взаимодействия называется дисперсионным. Дисперсионные силы слабые и резко уменьшаются с увеличением расстояния между взаимодействующими молекулами. Эти силы также называют ван-дер-ваальсовыми.
Присутствие в молекуле зарядов и постоянных дипольных моментов порождает в окружающей среде трехмерное электростатическое поле. Поэтому на небольших расстояниях от полярных или даже нейтральных молекул всегда существует значительный МЭП. Этот электростатический потенциал (ЭСП) может быть определен как энергия взаимодействия между электронным облаком в молекуле и положительным точечным зарядом, который располагается в узлах трехмерной решётки, окружающей молекулу. Для расчета МЭП необходимо знание точных электронных характеристик молекулы.
Электронные свойства молекулы определяются распределением электронной плотности вокруг положительно заряженных ядер. Подробная информация о молекулярной электронной плотности может быть получена как экспериментально, так и путем расчета использованием различных квантово-механических методов. Однако результатом расчета может являться лишь пространственная плотность вероятности нахождения электрона. Для вычисления энергии взаимодействия чаще всего требуется знать величины точечных зарядов, расположенных в центре атома. Подобное преобразование достигается путем преобразования пространственной функции распределения электронной плотности в совокупность дискретных величин - частичных или точечных зарядов. Это может быть сделано путем «конденсации» всей распределенной в пространстве электронной плотности атома в одну точку - в место расположения атомного ядра, и именно благодаря этому появилось представление молекулы как о системе точечных атомов, несущих определенные заряды. Молекулярная характеристика описывается как совокупность атомных свойств. Частичные заряды нельзя определить экспериментально, поэтому метод приписывания таких зарядов уместен и научно обоснован в тех случаях, когда он используется для корреляций или предсказания физико-химических свойств молекул [1].
Многие базы данных нуклеотидных и белковых последовательностей поддерживаются научным сообществом и доступны через интернет. Центральное хранилище
данных о последовательностях и функциях белков - база данных Универсального белкового ресурса (Universal Protein Resource). В ней содержатся точно аннотированные белковые последовательности. Наиболее важной базой данных о трехмерных структурах макромолекул является Банк белковых данных (Protein Data Bank, PDB). Обычно структуры из PDB не содержат атома водорода. В некоторых исследованиях ими можно пренебречь, однако при изучении лиганд-белковых взаимодействий добавлять атомы водорода необходимо. Для молекул лиганда также необходимо проверять правильность определения состояния гибридизации (тип атома) и протонирования (формальный заряд), в особенности в случае кислых или основных молекул.
Объем информации о белках очень велик и постоянно увеличивается, но до сих пор большинство доступных баз данных содержат информацию о первичных структурах.
Поскольку пищевые системы представляют многокомпонентные системы, ситуация становится еще более сложной и поэтому исследования компьютерного моделирования в этом случае позволяют получить еще более впечатляющие результаты.
Компьютерное моделирование является наиболее интенсивно развитым направлением. В пищевой промышленности в настоящее время в отличии от других отраслей производства эти методы не приобрели должного применения.
Поскольку пищевые системы представляют многокомпонентные системы, ситуация становится еще более сложной и поэтому исследования компьютерного моделирования в этом случае позволяют получить еще более впечатляющие результаты [2].
Компьютерное моделирование является одним из наиболее интенсивно развитых направлений. В пищевой промышленности в настоящее время в отличие от других отраслей производства эти методы не приобрели должного применения [3].
Водосвязывающая способность определяет свойства мяса на различных стадиях его технологической обработки и влияет на водоудерживающую способность вырабатываемых из него различных готовых мясопродуктов, на их качество и выход. Поскольку преобладающими компонентами мяса являются мышечная ткань, то ее водосвязывающая способность имеет наибольшее практическое значение [4].
Водосвязывающая способность мяса в первую очередь зависит от состояния белков, жиры лишь в незначительной степени способны удерживать влагу [5]. Основная часть воды мышечной ткани (около 90%) содержится в волокнах, причем в связанном с миофибриллами состоянии, поэтому ВСС мышечной ткани в первую очередь зависит от свойств и состояния белков миофибрилл (актина, миозина и актомиозина) [6].
Набольший интерес для более подробного рассмотрения стал миофибриллярный белок - альфа-актин, на долю которого приходится около 25% общей массы мышечных белков. Это полноценный, хорошо усвояемый белок. Он является одним из белков, участвующих в сокращении мышц. Альфа-актин представляет собой одну из составляющих актомиозинового комплекса.
Аминокислоты - строительные блоки белков [7]. Так, в желудочно-кишечном тракте человека белки расщепляются до аминокислот, которые всасываются в кровь и разносятся по всему организму. Из аминокислот организм строит специфические белки с определенным расположением и последовательностью аминокислот. Оценку пищевых продуктов, в частности мясных, рекомендуется проводить по содержанию тех или иных аминокислот. Таким образом, каждая аминокислота важна и выполняет определенные функции [8].
Объектом исследования методом молекулярного моделирования в данной работе стали следующие аминокислоты: серии, треонин, лизин и аспарагиновая аминокислота. Точнее, рассматривались те функциональные группы этих аминокислот, которые придают им гидрофильные свойства, и находящиеся на поверхности молекулы, образующейся при формировании белковой глобулы.
Для моделирования использовались наиболее известные программные пакеты, позволяющие решать задачи редактирования структурных формул химических соединений с визуализаций: ChemDrawUltra 12.0 Professional и HyperChem Pro 8.0.
При помощи базы данных программы ChemDrawUltra 12.0 Pro были отображены модели молекул следующих аминокислот: аспарагиновой, глутаминовой, треонина и серина. На представленных ниже рисунках каждый атом пронумерован и имеет свой цвет: азот -синий, углерод - серый, водород - белый, кислород - красный.
С помощью программы HuperChem 8.0 Pro были использованы функции пакета данной программы - Semi-empirical Method (AMI) и SinglePoint. При помощи них и уравнения Гендерсона-Хассельбаха (1) были рассчитаны зависимости зарядов атомов боковой цепи молекул аминокислот и рН от зарядового состояния всей молекулы соответственно.
Первую аминокислоту, которую мы рассматривали, представлена на рис. 1, это -аспарагиновая аминокислота.
Учитывая, что карбоксильная и аминогруппы, связанные с альфа-атомом углерода, участвуют в образовании пептидных связей, то зарядовое состояние рассматривалось не всей аминокислоты, а только той части ее радикала, представляющего собой метиленовую группу, связанную с карбоксильной группой. В данном случае это фрагмент молекулы СНг-СОО (рис. 1).
При помощи функции SinglePoint был проведен расчет зарядового состояния каждого атома СНгСОСГ при разных зарядовых состояниях всей молекулы (рис. 2). Изменение рН и заряда всей молекулы аспарагиновой аминокислоты представлено на рис. 3. В табл. 1 приведены значения заряда конкретного атома соответствующего определенному заряду всей молекулы аспарагиновой аминокислоты.
Из представленных результатов видно, что наибольший вклад в отрицательный заряд всей молекулы аспарагиновой аминокислоты вносят два атома кислорода 09 и 08, которые имеют наибольшее отрицательное значение при зарядовом состоянии всей молекулы от -2 до +1...+1,5. Остальные атомы рассматриваемой группы не имеют значительного влияния на заряд аминокислоты.
Рис. 1. Модель аспарагиновой аминокислоты
Рис. 2. График зависимости заряда каждого атома от зарядового состояния всей молекулы:
ось у - заряд атома; ось х - заряд молекулы
14 12 10 8 6 4 2 0
Изменение рН аспарагиновой кислоты в зависимости от заряда всей молекулы
10,32
10,82
11,32
0,59
-1,5
1,09
1,59
-0,5
О
0,5
Заряд молекулы
1,5
11,82
Рис. 3. График изменения рН аспарагиновой аминокислоты в зависимости от заряда всей молекулы: ось у - значение рН аминокислоты; ось х - зарядовое состояние молекулы амино аспарагиновой аминокислоты кислоты
Таблица. Заряд атома и заряд всей молекулы аспарагиновой аминокислоты
1
2
-2 -1 0 1 2
09 -0,631 -0,564 -0,417 -0,241 0,268
08 -0,611 -0,566 -0,415 0,004 0,205
С7 0,327 0,325 0,296 0,207 0,215
С4 0,223 0,237 -0,219 0,198 0,164
Н14 0,047 0,086 0,166 0,217 0,257
Н13 0,047 0,074 0,112 0,15 0,22
Далее рассматривали глутамииовую аминокислоту, треонин и серии, где наблюдалась аналогичная картина.
Зарядовое состояние атома 07 гидроксильной группы молекулы серина схоже с зарядовым состоянием атома кислорода в функциональной группе треонина. Схожесть графиков можно заметить невооруженным взглядом, также отрицательное зарядовое состояние атома 07 молекулы серина сохраняется на протяжении от -2 до +1,5 зарядового состояния всей молекулы.
Точно также остальные атомы рассматриваемого фрагмента не несут большого значения для заряда всей системы.
Из этого можно сделать вывод, что соседство с углеводородными фрагментами не оказывают существенного влияния на карбоксильные и гидроксильные группы, входящие в эти аминокислоты.
Таким образом, по результатам исследования можно сделать вывод о том, что существуют общности родственных аминокислот, содержащих карбоксильные группы, гидроксильные группы и по-видимому другие группы, для которых характерно идентичное изменение зарядов атомов, входящих в эти группы в зависимости от зарядового состояния всей молекулы.
Для карбоксильной группы изменение зарядового состояния двух входящих в ее состав атомов кислорода аналогично друг другу, что может быть связано с возникновением резонансной структуры в карбоксильной группе.
Так, например, в рассматриваемых аспарагиновой и глутаминовой аминокислотах атомы кислорода 08 и 09, как было указано ранее, имели идентичные значения, из-за чего впоследствии были схожие графики зависимости значения заряда атома от зарядового состояния всей молекулы.
Также и гидроксильная группа, содержащая атом кислорода, в данном случае 07 в молекуле треоина и серина, влияет на зарядовое состояние всей системы, так как обладает наибольшим отрицательным значением среди всех атомов рассматриваемого фрагмента.
Следовательно, особый вклад в зарядовое состояние молекулы, а, следовательно, и в функциональное состояние всей многокомпонентной пищевой системы вносит не сколько сама функциональная группа, сколько атомы, которые в нее входят. В карбоксильной группе это два атома кислорода, а в гидроксильной - один атом.
Рассмотрение показало зависимость рН от зарядового состояния молекул для таких аминокислот, как аспарагиновая, глутаминовая, серии и треонин, и сопоставив с зависимостью зарядов атомов функциональных групп аминокислот от заряда всей молекулы, можно сделать вывод, что значение заряда и рН находятся в прямой зависимости друг от друга. А значит каждая аминокислота, находясь в определенном зарядовом состоянии, несет за собой соответствующее значение рН, и наоборот. Тем самым, в совокупности, если рассматривать белковую молекулу, построенную при помощи определённой аминокислотной последовательности, можно теоретически обосновать или определить ее значение рН или ее зарядовое состояние, зная все ее аминокислоты.
Литература
1. Хёльте Х.-Д., Зиппль В., Роньян Д., Фолькерс Г. Молекулярное моделирование. Теория и практика. - М: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015.
2. Герхард Фейнер - Мясные продукты. Научные основы, технологии, практические рекомендации. Meat Products Handbook: Practical Science and Technology. - M: Изд-во Профессия, 2010.
3. Фатеева A.B., Мурашев С.В. Квантово-химическое моделирование гидратации белков мышечной ткани на примере альфа-актина // Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования: Сборник научных трудов международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава СПбГАУ. - 2016. - Т. 1. - С. 284-287.
4. Рогов И.А., Забашта А.Г. Технология мяса и мясных продуктов, в 2-х т. - М.: Изд-во: КолосС, 2009.
5. Рогов И.А., Антипова Л.В., Дунченко Н.И., Жеребцов Н.А. Химия пищи. - Кн. 1. - Белки: структура, функции, роль в питании. - М: Колос, 2000.
6. Мурашев С.В. Влияние разрушения структуры коллагена на гидрофильные свойства продуктов этого процесса // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. - 2013. - № 3.
7. Мурашев С.В. Осмотически связанная вода // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. - 2013. - № 4.
8. Мурашев C.B. Влияние структурообразования на связывание воды и механические свойства мясных систем // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Процессы и аппараты пищевых производств. - 2012. - № 2.
УДК 575.17:582.477
Канд. биол. наук Е.В. АРТЮКОВА (БПИ ДВО РАН, artyukova@biosoil.ru) Канд биол наук М.М. КОЗЫРЕНКО (БПИ ДВО РАН, kozyrenko@biosoil.ru) Канд биол наук Т.Э. ПОЗДНЯКОВА (СПбГАУ, erastovna@mail.ru)
ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ МОЖЖЕВЕЛЬНИКОВ
(Juniperus sibirica Burgsd., J. davurica Pall., J. rígida Sieb, et Zucc.)
НА РОССИЙСКОМ ДАЛЬНЕМ ВОСТОКЕ ПО ДАННЫМ АНАЛИЗА ЯДЕРНОГО И ХЛОРОПЛАСТНОГО ГЕНОМОВ
Jniniperns, генетическая изменчивость, RAPD-анализ, межгенные спейсеры, хлоропластная ДНК
Изучение генетической изменчивости и популяционной структуры необходимы для понимания истории вида, оценки состояния современных популяций и для разработки мер по сохранению редких и/или угрожаемых видов. Фрагментация и разрушение естественных мест обитания ведут к потере генного разнообразия вида и его способности адаптироваться к изменяющимся условиям среды. Поддержание исторически сложившегося уровня генетического разнообразия и популяционной структуры обеспечивает устойчивость вида и возможность выживания в изменяющихся условиях среды.
Род Можжевельник (Jimiperus L.) - самый многочисленный в семействе Кипарисовые (Cupressaceae F.W. Neger.), насчитывает примерно 75 видов в трех секциях: Cariocedrus, Jimiperus и Sabina [1]. Это вечнозеленые хвойные деревья и кустарники, произрастающие в разнообразных экологических условиях - от субарктической тундры до субтропических полупустынь и высокогорий. Издавна известны целебные свойства можжевельника -шишкоягоды, хвоя и кора применяются в народной медицине и в медицинской практике разных стран благодаря мочегонному, отхаркивающему, бактерицидному и противовоспалительному действию. Можжевельники очень декоративны и широко используются в озеленении парков и зон отдыха.
На Дальнем Востоке произрастают 5 видов [2]. Можжевельник сибирский (J. sibirica Burgsd.) имеет обширный ареал в Евразии и Северной Америке; встречается на севере Европы, в Крыму, на Кавказе, в Средней Азии, Сибири и на Дальнем Востоке, кроме Чукотского полуострова и Северных Курил, а также в Монголии и Китае. Монограф рода Jimiperus Adams R.P. приводит J. sibirica как синоним разновидности можжевельника обыкновенного (J. communis L.) - J. communis var. saxatilis Pall. [1]. Это низкорослый стелющийся, густоветвистый двудомный кустарник высотой до 1 м, имеет чашеобразную форму куста, декоративен благодаря короткой, довольно мягкой, темно-зеленой игольчатой хвое, морозостоек и неприхотлив, растет медленно, в культуре с 1789 г., но до сих пор встречается редко, сорта неизвестны. Можжевельник даурский (J. davurica Pall.) обитает в Якутии, Забайкалье, Амурской области, Приморском и Хабаровском краях, а также в Монголии и Северном Китае. Некоторые авторы распознают его как разновидность можжевельника казацкого (J. sabina L.) J. sabina var. davurica Pall. Это кустарник высотой до 0,5 м со стелющимися и приподнимающимися ветвями с нежной сине-зеленой хвоей, неприхотлив, переносит засухи, сильные морозы, успешно растет на малоплодородных
