Закристаллизуется или не закристаллизуется?

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Индекс молекулярной связности обладает наиболее высокой предсказательной способностью в определении возможности кристаллизации.

Одна из самых главных проблем, возникающих при изучении строения молекул – возможность их получения в виде кристаллов, пригодных для проведения рентгеноструктурного анализа. Ричарду Куперу (Richard Cooper) и Джерому Викеру (Jerome Wicker) из Оксфорда удалось разработать самообучающуюся компьютерную программу, позволяющую оценить шансы низкомолекулярного соединения на кристаллизацию.

Результат работы могут оказаться весьма полезны не только для специалистов в области структурной химии, но и для фармацевтов – способность вещества к кристаллизации и формы его кристаллической решетки могут оказать значительное влияние на его фармакологическую доступность.

Самообучающаяся программа основана на применении алгоритмов, которые могут перенастраиваться, получая большее количество информации о уже известных системах.

Ранее программы такой архитектуры уже применялись для предсказания растворимости и температур плавления различных материалов. Купер и Викер решили проверить – можно ли на основе такой простой исходной информации, как типы атомов, типы связей и молекулярный объем, определить – будет ли материал кристаллизоваться.

Наборы данных для исследования были получены из Банка структурных данных Кембриджского кристаллографического центр (CCDC) и ZINC – базы данных, охватывающей информацию о коммерчески доступных соединениях. Модель алгоритма обучалась и испытывалась на предмет нахождения ряда свойств молекул, которые являются наиболее важными для определения ее способности к образованию кристаллов.

Ключевыми переменными параметрами, использование которых позволяет делать предсказания с точностью 80%, оказались число связей, вокруг может реализовываться свободное вращение и индекс молекулярной связности, 0χv, косвенная характеристика объема молекулы.

Как поясняет Купер, результаты анализа позволяют предсказать, будет ли кристаллизоваться материал, и, таким образом, стоит ли продолжать попытки по получению кристаллических образцов.

На основании модели можно также сделать вывод о том, как незначительные изменения структуры молекулы – например, замена какой-либо функциональной группы, повысят или понизят шансы соединения на кристаллизацию.

Эксперты в области кристаллографии высоко оценивают результаты работы. Так, Саймон Коулс (Simon Coles), директор Национального Кристаллографического центра Великобритании отмечает, что в наше время многие научные направления стоят на пороге новой эры. Кристаллография не является исключением – долгое время специалисты по рентгеноструктурному анализу занимались простым отбором и данных и внесением этих данных в базы, теперь же подход, основанный на анализе этих данных, позволяет не только находить какие-то закономерности и формулировать общие правила, но и делать предсказания.

В перспективе Купер и Викер планируют дополнить модель другими переменными, например температурой и растворителем.

В настоящий момент они проверяют модель на материалах, находящихся «на фронтире кристаллизуемости» для того, чтобы в очередной раз уточнить механизмы, лежащие в основе формирования кристаллических решеток.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (5 votes)
Источник(и):

1. chemport.ru