(Это часть вторая, первую можно посмотреть по ссылке)

Немного вернусь к началу своего рассказа. В МТЦ СО РАН, где я работал и защитил кандидатскую, я, в основном, занимался свободнорадикальными реакциями в водном растворе. Это достаточно интересная тема, связанная с процессами деградации биомолекул типа белков и ДНК под действием различных факторов, например ультрафиолетового облучения.

Для анализа экспериментальных данных тех экспериментов, что тогда обсуждались в лаборатории, очень важны были сведения о структуре этих самых радикалов, особенно о том, где живет и как себя чувствует неспаренный электрон. Один из способов ответить на эти вопросы – это так называемые константы сверхтонкого взаимодействия (СТВ) ядер и неспаренного электрона в радикале. Именно эти константы я пытался рассчитывать при помощи квантово-химических расчетов.

Но там есть проблема, связанная со структурой органических молекул и радикалов. В них есть условно жесткие фрагменты, геометрия которых очень мало варьируется при комнатной температуре – ароматическое кольцо в производных бензола, например, а есть и очень подвижные относительно друг друга фрагменты – атомы углерода, связанные одинарными связями. Если для жестких фрагментов попытка попасть в правильную структуру при оптимизации геометрии частицы практически обречена на успех, то вот для подвижных фрагментов не все так радужно.

Я заметил это на своих результатах расчетов – пока меня интересовали жесткие структуры или фрагменты (например, в ароматических аминокислотах типа тирозина, триптофана или гистидина) – никаких особых проблем с описанием экспериментов не было. Но как только я отходил на шаг в сторону подвижных структур, пытался оценить то, что делают атомы рядом с жесткими фрагментами – никакого согласия с экспериментом не наблюдалось.

Но в декабре 2024 года, вооруженный новым умением сканировать геометрию, я решил попробовать подойти к этой проблеме чуть более систематично. Не просто перебирать случайно сгенерированные структуры в надежде на совпадение, а например, варьировать угол поворота вокруг связи и оптимизировать остальную геометрию частицы.

В качестве модельного объекта я взял катион-радикал этилбензола, смотри структуру ниже, сгенерировал в онлайн-редакторе MolView

Здесь есть жесткий фрагмент – кольцо, и подвижный фрагмент – этильный заместитель в кольце.

Сделал полный оборот этильного заместителя вокруг его связи с кольцом с шагом примерно в 4 градуса, записал на каждом шаге энергию частицы, потом построил график в полярных координатах, чем больше расстояние точки от центра, тем выше энергия системы, то есть тем менее выгодно это конкретное состояние.

Потом я прогнал полученные геометрии через расчет констант СТВ (слава питону, что не вручную! 90 структур получилось). Эти константы я усреднил по Больцману, используя полученные на прошлом шаге энергии.

Почувствовав власть в своих руках, я попробовал нарисовать настоящую аминокислоту в редакторе, а именно фенилаланин, и повращать ту же связь для радикала. Здесь я натолкнулся на проблему, что молекула “сворачивается” определенным образом и не очень-то хочет из этого состояния выходить. На графике зависимости энергии от угла поворота это выглядит как резкие скачки:

Плюс, зависимость не циклична, то есть при полном обороте молекулы я не попал в ту же точку по энергии, что свидетельствует о более сложном поведении системы.

Чуть приуныв, я пошел дальше читать мануал и туториалы к орке. Наткнулся на замечательную вещь, которая там называется GOAT (A Global Optimizer Algorithm). Если я правильно понимаю, то этот алгоритм позволяет имитировать нагрев молекулы с её последующим охлаждением, причем при охлаждении она с какой-то вероятностью попадает в различные локальные минимумы. Это полезно, во-первых, для адекватного поиска глобального минимума, и, во-вторых, исследования всего ансамбля различных вариантов структуры, которые способны взаимно превращаться друг в друга при комнатной температуре. Прогнал катион-радикал фенилаланина через эту процедуру, получил отрыв молекулы углекислого газа)) Понял, что оторвать электрон от этой конкретной молекулы тяжеловато, я перешел на те, что мы реально исследовали в лаборатории, а именно легко окисляемые ароматические аминокислоты: тирозин, триптофан, гистидин.

Начал с радикала тирозина, который может образовываться при фотоокислении тирозина в щелочной среде. GOAT XTB насчитал мне 37 структур с энергией в диапазоне 6 ккал/моль, этот порог говорит о том, что при комнатной температуре рассчитанные варианты еще имеют вклад в общий ансамбль, а те, что лежат выше – скорее не имеют. Рассчитал для каждой структуры константы СТВ, усреднил – и все равно не очень похоже на экспериментальные данные для бета-протонов. Заметил, что забыл оторвать протон от карбоксильной группы) Повторил расчет, получил такие данные

Как обычно, неплохо получились ароматические протоны (H2,3,5,6), но вот с бета-протонами что-то не совсем то, сильно разные для двух водородов и не очень попали в эксперимент. Чуда не случилось.

Здесь у меня есть некоторый вопрос для знатоков) Для GOAT я использовал метод XTB[2], жутко быстрый, но похоже, что не самый точный. Константы СТВ я рассчитывал методом B3LYP/EPR-II, пробовал брать энергии из выходных файлов этих расчетов, получалась совсем другая картина энергетического ландшафта системы. Возможно, стоит вообще каким-то третьим (каким?) методом посчитать не только энергии конформаций, но и частоты колебаний посмотреть на предмет мнимых частот, возможно дооптимизировать даже структуры… Оставлю себе на следующий заход эти рассуждения, похоже.

1. Tomkiewicz M., McAlpine R.D., Cocivera M. Photooxidation and decarboxylation of tyrosine studied by EPR and CIDNP techniques // Can. J. Chem. NRC Research Press Ottawa, Canada, 1972. Vol. 50, № 23. P. 3849–3856.
2. Bannwarth C. et al. Extended tight-binding quantum chemistry methods // WIRES Comput. Molec. Sci. 2020. Vol. 11, № 2. P. e1493.