CC BY
63
Библиографический список
1. Макарова Е. И., Отурина И. П., Сидякин А. И. Прикладные аспекты применения микроводорослей - обитателей водных систем // Экосистемы, их оптимизация и охрана. 2009. Вып. 20. С. 120-133.
2. Yang C., Hua Q., Shimizu K. Energetics and carbon metabolism during growth of microalgal cells under photoautotrophic, mixotrophic and cyclic light-autotrophic/dark-heterotrophic conditions // Biochem. Engin. J. 2000. V 6. P. 87-102.
3. Движение веществ в клетки и из клеток [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://medbiol.ru/medbiol/botanica/001275cd.htm (дата обращения 24.04.2013г.).
УДК 004.942
А. Е. Лебедев, Ю. В. Лазарева, В. И. Саприна, А. М. Каталевич
Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МОЛЕКУЛЯРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТИ АДСОРБЦИИ АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ НА ПОВЕРХНОСТЬ АЭРОГЕЛЕЙ РАЗЛИЧНОЙ ПРИРОДЫ
В работе представлены результаты теоретических и экспериментальных исследований адсорбции активного вещества на аэрогель различной природы. Показано применения одного из методов молекулярного моделирования, молекулярного докинга, для прогнозирования величины адсорбции ибупрофена на аэрогелях различной природы. Экспериментально подтверждено, что различие энергии связи в системе активное вещество - аэрогель дает соответствующее различие в величине адсорбции.
Results of theoretical and experimental studies of adsorption of the active substance on aerogels of different nature are presented in this work. Using one of the methods of molecular modeling, molecular docking, to predict the adsorption value of ibuprofen on aerogels of different nature is shown. The difference in the binding energy of the system active component - aerogel provides the corresponding difference in the magnitude of adsorption that is experimentally confirmed.
Молекулярное моделирование - набор вычислительных методов, позволяющих в рамках приближенных физических моделей различной степени сложности изучать биомолекулярные системы [1]. Одним из методов молекулярного моделирования, целью которого является поиск наиболее достоверной ориентации и конформации лиганда в центре связывания подложки-мишени, называется молекулярным докингом.
Молекулярный докинг позволяет предсказывать пространственную структуру комплекса мишень-лиганд и свободную энергию его образования, исходя из данных о пространственной структуре мишени и химической структуре лиганда [2]. В классическом варианте молекулярного докинга задача алгоритма конформационного поиска сводится к поиску глобального минимума, путем перебора конформационного пространства комплекса за счет варьирования торсионных углов лиганда и его перемещения как целого относительно неподвижной структуры подложки-мишени. Взаимная пространственная ориентация лиганда и мишени является основным результатом докинга. Современные алгоритмы конформационного поиска в подавляющем большинстве случаев находят конформации, близкие к экспериментальным, за сравнительно короткое время.
Если известна пространственная структура подложки, то использование метода молекулярного докинга позволяет на несколько порядков сократить первоначальную выборку химических соединений активного вещества, и, наоборот, при известном строении активного вещества возможен подбор подложки, на которой адсорбция активного вещества будет наибольшей. Таким образом, молекулярный докинг является эффективным методом прогнозирования возможности адсорбции активных веществ на различные поверхности.
В данной работе проводился выбор подходящей подложки (органическая (крахмальная) или неорганическая (кремниевая)) для молекулы активного вещества (ибупрофен - далее Лиганд), с целью последующей адсорбции на выбранной подложке в среде сверхкритического диоксида углерода. Для работы был использован программный пакет (1111) AutoDock 4.2, позволяющий реализовать метод молекулярного докинга с целью поиска локального минимума энергии взаимодействия (связи) между лиган-
дом и подложкой, а также проводить поиск глобального минимума энергии связи между лигандом и подложкой.
При расчете энергии связи программный пакет позволяет учитывать ван-дер-ваальсовы и электростатические взаимодействия, водородные связи, а также вклад энергии десольватации [2]. Эффективность докинга повышается путем построения карт электростатических потенциалов, силового поля AMBER.
1111 AutoDock 4.2 состоит из двух главных программ: AutoDock -выполняющий докинг лигандов в области связывания мишени в решетке; AutoGrid предварительно вычисляет размер данной решетки. Также в программном пакете для работы с исходными данными и результатами расчетов используется графический пользовательский интерфейс, который называется AutoDockTools или сокращенно ADT, позволяющий визуализировать лиганд и подложку, места взаимодействия лиганда и подложки с отображением основных связей и взаимодействий, а также создавать файлы для запуска молекулярного докинга.
Результаты, полученные с помощью программы Autodock, позволяют анализировать минимальную энергию связи лиганда с макромолекулой, вероятность нахождения лиганда в активном центре мишени в положении, отвечающем наименьшей энергии связи. В работе получены 10 конформа-ций молекулы ибупрофена (см. рис. 1) по отношению к крахмальной и кремниевой подложке, с соответствующими энергиями связи лиганда и подложки (см. рис. 2). Полученные энергии связи показывают наличие локальных минимумов энергии и одного глобального минимума энергии для каждой системы.
Рис. 1. Молекула ибупрофена
Рис. 2. Наиболее выгодная конформация лиганда (молекулы ибупрофена) по отношению:
а) к крахмальной подложке: энергия связи лиганда с подложкой = - 5.30 ккал/моль;
б) к кремниевой подложке: энергия связи лиганда с подложкой = - 4.56 ккал/моль.
С помощью метода молекулярного докинга была проведена оценка возможности адсорбции ибупрофена на крахмальной и кремниевой подложках. На основе полученных результатов можем предположить, что адсорбция ибупрофена лучше будет проходить на крахмальной подложке, что объяснятся большей по абсолютному значению энергией связи молекулы ибупрофена с данной подложкой.
Полученные теоретические основы адсорбции ибупрофена были подтверждены экспериментально, для чего предварительно были получены аэрогели на основе кремния и крахмала. В процессе получения аэрогелей можно выделить две основных стадии: получение геля и удаление растворителя из геля, или, иными словами, его сушку.
Для получения аэрогелей на основе диоксида кремния была разработана «золь-гель» технология с применением в качестве кислотного катализатора лимонную кислоту и растворителя - изопропанол. Использовалось следующее мольное соотношение 1,0 моль ТЭОС : 2,4 моль C2H5OH : 4,0 моль H2O : 10-5 моль HCl : 10-2 моль NH3.
Гидрогель на основе крахмала получают термическим способом. Для начала необходимо приготовить 15% водный раствор крахмала. Затем полученный раствор крахмала помещают в автоклав и нагревают до 120 °С при постоянном перемешивании (300-500 об/мин) в течение 20 минут. По истечению необходимого времени автоклав охлаждают до 90-100 °С на водяной бане. Полученный гель убирают в холодильник на 48 часов, под-
б
а
держивая температуру 4 °С. После 48 ч производится замена растворителя в две стадии на нужный растворитель (этанол, изопропанол, метанол).
В результате получают гели, готовые к сверхкритической сушке. Для получения аэрогелей была создана экспериментальная установка сверхкритической сушки [3]. Сушка геля проводилась сверхкритическим С02 при температуре 40,0 °С и давлении 150 атм.
Адсорбция активного вещества (ибупрофен) в сверхкритическом диоксиде углерода проводилась в предварительно полученный аэрогель при давлении 160 атм и температуре 40 °С в течение 60 часов. Массу адсорбированного активного вещества определяют по приросту массы аэрогеля. Теоретические и экспериментальные данные по адсорбции ибупро-фена на поверхность аэрогеля на основе диоксида кремния и крахмала представлены в таблице 1.
Таблица 1. Теоретические и экспериментальные данные по адсорбции ибупрофена на поверхность аэрогеля
Материал аэрогеля Энергия связи, ккал/моль Массовая доля адсорбированного вещества, %
Диоксид кремния - 4.56 13
Крахмал - 5.30 18
Эксперимент по адсорбции активного вещества (ибупрофена) на поверхности аэрогелей различной природы в среде сверхкритического флюида подтвердил, что степень адсорбции вещества на различных подложках можно качественно оценить методом молекулярного докинга. Таким образом, нахождение конформаций систем «аэрогель - активное вещество», соответствующих наиболее вероятному глобальному минимуму энергии данной системы, и расчет энергий связи позволяет расширить теоретическую базу знаний данной области и сделать рекомендации по возможности получения композитов «аэрогель-активное вещество» без проведения излишних экспериментальных исследований.
Библиографический список
1. Ефремов Р.Г., Шайтан К.В. Молекулярное моделирование нано- и биоструктур: учебно-методический комплекс для магистров по дисциплине. - М.: Институт АйТи. 2011. 127 с.
2. Пырков Т.В., Озеров И.В., Балицкая Е.Д., Ефремов Р.Г. Молекулярный докинг: роль невалентных взаимодействий в образовании комплексов белков с нуклеотидами и пептидами // Биоорганическая химия. Т. 36. № 4. 2010. С.482-492.
3. Lebedev A., Katalevich A., Malinina V., Menshutina N. Supercritical drying: equipment, experiment, modeling // 6th Nordic Drying Conference: Proceedings of Conference, электр. ресурс (CD-ROM). Taastrup. Denmark. 2013.
УДК 502.173/174
А. М. Сверчков, А. В. Дементиенко, А. Ф. Егоров
Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Разработан программный модуль прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими источниками выбросов промышленных предприятий и в результате аварий с выбросами опасных химических веществ.
A software module forecasting of air pollution from permanent sources of emissions of industrial enterprises and accidents as a result of emissions of hazardous chemicals is developed.
Для решения задач экологического мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды (ОС) в настоящее время широко используются информационно-моделирующие системы (ИМС).
Для реализации основных задач ИМС разработана функциональная структура, в которой выделено пять основных подсистем:
