Диссертация (Новые подходы к извлечению структурной информации из одномерных и двумерных спектров ЯМР высокого разрешения), страница 12

Поэтому, например, предсказание КССВ по этимуравнениям для производных норборнанов приводит к некорректным результатам. Вработе Минча приводится обобщение серии работ, связанных с поиском достаточно простой аналитически выражаемой зависимости величины вицинальной константы спинспинового взаимодействия от торсионного угла, учитывающей влияние сложных внутримолекулярных электронных эффектов.Следует отметить, что в последнее время точность неэмпирических расчетов конформационных зависимостей КССВ превзошла предсказания, основанные на эмпирических уравнениях [141].593. Обсуждение результатов3.1.

Постановка задачи настоящего исследованияВажнейшей научной проблемой органической и физической химии, в рамках которой проводилась данная работа, является установление строения и исследование свойстворганических соединений в растворе: изучение структуры, природы химической связи,конформационной динамики молекулярных систем, супрамолекулярных взаимодействий.Параметры спектров ЯМР (химические сдвиги, константы спин-спинового и остаточного диполь-дипольного взаимодействия) используются для установления относительной конфигурации и конформации органических молекул, исследования параметров динамики молекулярных систем, эффектов ориентации молекул в магнитных полях, а такжемежмолекулярных взаимодействий.

Целью настоящей работы являлось развитие методовопределения параметров спектров ЯМР высокого разрешения. Для ее достижения планировалось решить ряд практических задач:I. Развить методы анализа одномерных спектров ЯМР высокого разрешения.Существующие программные комплексы для анализа спектров ЯМР высокого разрешенияпо полной форме линии (NMRCON, PERCHit, VALISA) на стадии оптимизации спектральных параметров используют методы поиска локального минимума (Гаусса-Ньютона,Левенберга-Марквардта, главных компонент Пирсона) с предварительным сглаживаниемоценочной функции. Если после сглаживания локальные минимумы сохраняются, такойподход может не привести к верному решению. Мы поставили задачу создания новогопрограммного комплекса с использованием вероятностных методов поиска глобальногоминимума.II.

Адаптировать методы двумерной спектроскопии для точного измерения параметровспиновых систем.Применение двумерной спектроскопии является перспективным методом измерения спектральных параметров. В задачи настоящего исследования входила реализация эксперимента Soft-COSY с селективными импульсами для повышения разрешения двумерныхмультиплетов. Измерение гетероядерных КССВ удобно проводить с помощью двумернойJ-спектроскопии.

Однако в существующей реализации этого эксперимента получающиесяспектры содержат сигналы со смешанной фазой. Их обработка в виде абсолютной амплитуды сопровождается потерей разрешающей способности и, как следствие, приводит к по60тере информации. Одной из задач настоящего исследования являлась доработка программного обеспечения для получения двумерных гетероядерных J-спектров с сигналами лоренцева поглощения по обоим частотным измерениям.III. Применить усовершенствованные методики для исследования презентативного рядамодельных соединений.Демонстрация возможностей методов на ряде объектов: анализ тонкой мультиплетнойструктуры спектров стирола, коричного альдегида, ментола и пролина.

Определение относительных знаков некоторых КССВ nJHH с помощью эксперимента Soft-COSY для ментолаи коричного альдегида. Измерение некоторых КССВ nJCH для стирола и ментола с помощью гетероядерных J-спектров с селективной инверсией протонных резонансов. Измерение некоторых КССВ nJCC в ментоле с помощью спектров INADEQUATE.613.2. Развитие методов анализа одномерных спектров3.2.1. Усовершенствование подхода VALISAРанее в нашей научной группе был разработан программный комплекс VALISA[23, 24] на основе алгоритма NMRCON [17]. При этом исходный код NMRCON, написанный на фортране, был автоматически конвертирован в код C++. В результате этой процедуры текст программы стал малопригоден для внесения изменений и дальнейшего развития.

Реализованный в программе VALISA алгоритм оптимизации не всегда сходился в какое-либо решение. Предпринятые ранее попытки его улучшения путем добавления калгоритму Левенберга-Марквардта метода золотого сечения для вычисления оптимальнойдлины вектора приращений параметров также существенного успеха не принесли. Этоможет быть связано как с особенностями метода оптимизации и его конкретной реализации, так и c настройками, зашитыми в код.Мы разработали новый код, реализующий алгоритм VALISA, на языке программирования C++ изначально.

Были переписаны процедуры расчета теоретического спектра,исходя из параметров спиновой системы. Мы ограничились расчетом систем спинов-½.Оказалось, что для спиновой системы, состоящей из N спинов-½, в роли базисныхмультипликативных функций могут выступать целые числа от 0 до (2N-1), двоичноепредставление которых кодирует состояния отдельных спинов. Факторизацию гамильтониана по суммарному спину проводили распределением чисел по группам в соответствиис количеством бит, установленных в единицу.

При расчете гамильтониана и операторавозмущения мы впервые использовали побитовые операции процессора, что позволилосущественно повысить эффективность использования счетного времени. Диагонализациюгамильтониана производили при помощи быстродействующего алгоритма Хаусхолдера.Новый программный мы назвали “VALISA-CSS”.Основные достоинства нашей программы состоят в том, что мы реализовали триалгоритма оптимизации: Левенберга-Марквардта, Гаусса-Ньютона по главным компонентам и метод Пауэлла [154], каждый из которых может быть выбран пользователемсамостоятельно.

Для анализа спектров ЯМР высокого разрешения метод Пауэлла былприменен нами впервые. Особенность этого метода состоит в том, что вектор приращенийпараметров рассчитывается исходя из значений оценочной функции без вычислениячастных производных, а также обратных матриц. Поэтому процесс оптимизации методомПауэлла проходит стабильно даже при наличии корреляций между параметрами. Однакоесли некоторые спектральные параметры сильно скоррелированы между собой, следует62использовать метод главных компонент и оптимизировать только хорошо обусловленныеГК.Как и оригинальная VALISA, наша программа позволяет анализировать спектры пополной форме линии.

Поскольку расчет полной формы линии спектра с сигналами гауссового или смешанного лоренц-гауссового типа требует бóльших вычислительных затрат,мы решили работать с линиями лоренцевой формы. В процессе обработки (подготовки)экспериментальных спектров для улучшения разрешения и сохранения лоренцевой формысигналов нами была реализована предложенная Моррисом деконволюция спектра поопорному сигналу (например, ТМС), [36, 37]. Дополнительное уширение экспериментального спектра, как и в VALISA, проводили с помощью дискретной свертки с лоренцевойфункцией соответствующей ширины.Нами также была реализована возможность предварительной оптимизации ширинылинии и амплитуды спектра для каждого дополнительного уширения. Из нашего опыта поанализу спектров ЯМР программным комплексом VALISA следует, что результат анализаспектров очень сильно зависит от начальных значений этих параметров.В заключение стоит отметить, что для удобства использования, разработанный программный комплекс VALISA-CSS, поддерживает формат хранения спектров BrukerTopSpin.

Экспериментальный спектр (файл 1r) считывается из набора данных (BrukerDataset), теоретический спектр по окончании работы программы обычно записывают какдополнительную обработку (proc.no.). Спектры можно наложить друг на друга средствамипрограммы Bruker TopSpin. Такой подход позволяет спектроскописту упростить иускорить процедуру экспертной визуальной оценки результата решения обратной спектральной задачи.3.2.2. Исследование стратегии дополнительных уширений в случаелокальных минимумовДля проверки программ по анализу спектров ЯМР Стефенсон и Бинч предложилитест, который состоит в анализе по полной форме линии четырех спектров сильносвязанных спиновых систем ABCD [19], параметры которых приведены в таблице 1* (1-4). Прирасчете спектров используют линии лоренцевой формы с шириной на половине высотыLW = 0.5 Гц и шагом дискретизации 0.1 Гц.

Из каждого набора параметров по очередисимулируется “экспериментальный” (целевой) спектр, при этом оставшиеся наборы ис-*В обсуждении результатов принята новая нумерация рисунков, уравнений и таблиц.63пользуются в качестве начальных параметров при поиске решения “экспериментального”спектра. Всего получается 12 тестовых задач.Таблица 1. Спектральные параметры тестовых спиновых систем ABCD.No1234J12J13J14J23J24J34LWScale1122222336231670.51×10622721152084114760.51×10633711281031177320.51×1064202227354925320.51×1065202020200000000.51×10665555-12-12-12-12-12-120.11×105, J, LW – Гц, Scale (амплитуда спектра) – отн.

ед.В процессе анализа “экспериментального” спектра 1, можно получить параметры,соответствующие локальному минимуму (например, II, табл. 2), который сохраняется внезависимости от степени дополнительного уширения. В рамках подхода VALISA мыпроследили за ходом решения при анализе спектра 1 с использованием II в качествеисходного набора параметров. Для оптимизации использовали метод Левенберга-Марквардта, расчеты проводили с числами повышенной точности (long double), амплитудуспектра в процесс оптимизации не включали.