1. JCCT
  2. Всі випуски
  3. Випуск 14, Номер 1, 2020
  4. Будова та динаміка пірен-міченої поліакрилової кислоти: молекулярно-динамічне моделювання

Будова та динаміка пірен-міченої поліакрилової кислоти: молекулярно-динамічне моделювання

JCCT.
2020;
Випуск 14, Номер 1
: сс. 77 - 80
https://doi.org/10.23939/chcht14.01.076
Автори:
  1. Maria Slavgorodska
  2. Alexander Kyrychenko
1
V. N. Karazin Kharkiv National University
2
V. N. Karazin Kharkiv National University

Розроблено атомістичну модель для молекулярно-динамічного моделювання (МД) нерозгалуженої поліакрилової кислоти (ПАК), яка містить два піренові зонди на кінцях ланцюга. За результатами МД моделювання будови та конформаційної поведінки пірен-міченої ПАК як функції ступеня дисоціації карбоксильних груп (α) встановлено, що піренові замісники здатні суттєво впливати на конформаційну поведінку ПАК. При кислому рН (α = 0) полімерний ланцюг ПАК згортається у форму глобули, при цьому два піренові замісника утворюють π-π стекінгові дімери. Однак, в лужному рН (α = 1) ПАК ланцюг розгортається та вивільняє піренові зонди у водне середовище.

поліакрилова кислота
пірен
флуоресцентний зонд
конформаційна динаміка
молекулярно-динамічне моделювання
  1. Duhamel J.: 7-Pyrene Fluorescence to Study Polymeric Systems [in:] Chen P. (Ed.), Molecular Interfacial Phenomena of Polymers and Biopolymers. Woodhead Publishing, 2005, 214-248. https://doi.org/10.1533/9781845690830.2.214
  2. Saroj S., Rajput S.: Drug Dev. Ind. Pharm., 2018, 44, 1198. https://doi.org/10.1080/03639045.2018.1438467
  3. Wei M., Gao Y., Li X., Serpe M.: Polym. Chem., 2017, 8, 127. https://doi.org/10.1039/C6PY01585A
  4. Arora K., Hwang K., Turro N.: Macromolecues, 1986, 19, 2806. https://doi.org/10.1021/ma00165a025
  5. Kramer M., Steger J., Hu Y., McCormick C.: Macromolecules, 1996, 29, 1992. https://doi.org/10.1021/ma951087p
  6. Winnik F.: Chem. Rev., 1993, 93, 587. https://doi.org/10.1021/cr00018a001
  7. Costa T., Miguel Md., Lindman B. et al.: J. Phys. Chem. B, 2005, 109, 11478. https://doi.org/10.1021/jp050236v
  8. Pokhrel M., Bossmann S.: J. Phys. Chem. B, 2000, 104, 2215. https://doi.org/10.1021/jp9917190
  9. Farhangi S., Casier R., Li L. et al.: Macromolecules, 2016, 49, 9597. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.6b02455
  10. Seixas de Melo J., Costa T., Miguel Md. et al.: J. Phys. Chem. B, 2003, 107, 12605. https://doi.org/10.1021/jp0346054
  11. Liu F., Urban M.: Prog. Polym. Sci., 2010, 35, 3. https://doi.org/10.1016/j.progpolymsci.2009.10.002
  12. Costa T., de Melo S., Castro C. et al.: J. Phys. Chem. B, 2010, 114, 12439. https://doi.org/10.1021/jp1020214
  13. Ramos J., Forcada J., Hidalgo-Alvarez R.: Chem. Rev., 2014, 114, 367. https://doi.org/10.1021/cr3002643
  14. Schmaljohann D.: Adv. Drug Delivery Rev., 2006, 58, 1655. https://doi.org/10.1016/j.addr.2006.09.020
  15. Wang S., Huang P., Chen X.: ACS Nano, 2016, 10, 2991. https://doi.org/10.1021/acsnano.6b00870
  16. Motornov M., Roiter Y., Tokarev I., Minko S.: Prog. Polym. Sci., 2010, 35, 174. https://doi.org/10.1016/j.progpolymsci.2009.10.004
  17. Gao Y., Ahiabu A., Serpe M.: ACS Appl. Mater. Inter., 2014, 6, 13749. https://doi.org/10.1021/am503200p
  18. Feng N., Dong J., Han G., Wang G.: Macromol. Rapid Commun., 2014, 35, 721. https://doi.org/10.1002/marc.201300863
  19. Payne W., Svechkarev D., Kyrychenko A., Mohs A.: Carbohydr. Polym., 2018, 182, 132. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.carbpol.2017.10.054
  20. Zhou X., Zhao K.: Phys. Chem. Chem. Phys., 2017, 19, 20559. https://doi.org/10.1039/C7CP02460F
  21. Qin S., Yong X.: Soft Matter., 2017, 13, 5137. https://doi.org/10.1039/C7SM00637C
  22. Katiyar R., Jha P.: Polymer, 2017, 114, 266. https://doi.org/10.1016/j.polymer.2017.03.007
  23. Sharma A., Smith J., Walters K., Rick S.: J. Chem. Phys., 2016, 145, 234906. https://doi.org/10.1063/1.4972062
  24. Patel K., Chockalingam R., Natarajan U.: Mol. Simul., 2017, 43, 691. https://doi.org/10.1080/08927022.2017.1295454
  25. Jha K., Desai S., Li J., Larson G.: Polymers, 2014, 6, 1414. https://doi.org/10.3390/polym6051414
  26. Reith D., Müller B., Müller-Plathe F., Wiegand S.: J. Chem. Phys., 2002, 116, 9100. https://doi.org/10.1063/1.1471901
  27. Chockalingam R., Natarajan U.: Mol. Simul., 2015, 41, 1110. https://doi.org/10.1080/08927022.2014.947481
  28. Sappidi P., Natarajan U.: J. Mol. Graphics Model., 2017, 75, 306. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jmgm.2017.04.007
  29. Sulatha M., Natarajan U.: Ind. Eng. Chem. Res., 2011, 50, 11785. https://doi.org/10.1021/ie2014845
  30. Kyrychenko A., Korsun O., Gubin I. et al.: J. Phys. Chem. C, 2015, 119, 7888. https://doi.org/10.1021/jp510369a
  31. Kyrychenko A., Pasko D., Kalugin O.: Phys. Chem. Chem. Phys., 2017, 19, 8742. https://doi.org/10.1039/C6CP05562A
  32. Berendsen H., Grigera J., Straatsma T.: J. Phys. Chem., 1987, 91, 6269. https://doi.org/10.1021/j100308a038
  33. Bussi G., Donadio D., Parrinello M.: J. Chem. Phys., 2007, 126, 014101/1. https://doi.org/10.1063/1.2408420
  34. Darden T., York D., Pedersen L.: J. Chem. Phys., 1993, 98, 10089. https://doi.org/10.1063/1.464397
  35. Hess B., Bekker H., Berendsen H., Fraaije J.: J. Comput. Chem., 1997, 18, 1463. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-987X(199709)18:12<1463::AID-JCC4>3.0.CO;2-H
  36. Hess B.: J. Chem. Theory Comput., 2008, 4, 116. https://doi.org/10.1021/ct700200b
  37. Van Der Spoel D., Lindahl E., Hess B. et al.: J. Comput. Chem., 2005, 26, 1701. https://doi.org/10.1002/jcc.20291
  38. Humphrey W., Dalke A., Schulten K.: J. Mol. Graphics, 1996, 14, 33. https://doi.org/10.1016/0263-7855(96)00018-5
  39. Kyrychenko A.: Method. Appl. Fluoresc., 2015, 3, 042003/1. https://doi.org/10.1088/2050-6120/3/4/042003
  40. Laguecir A., Ulrich S., Labille J. et al.: Eur. Polym. J., 2006, 42, 1135. https://doi.org/10.1016/j.eurpolymj.2005.11.023
  41. Van Der Spoel D., Lindahl E., Hess B. et al.: Gromacs user manual version 4.5.4. www.gromacs.org, 2010.
  42. Svechkarev D., Kyrychenko A., Payne W., Mohs A.: Soft Matter., 2018, 14, 4762. https://doi.org/10.1039/C8SM00908B