Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, 2021, 078, 54 стр.
DOI: https://doi.org/10.20948/prepr-2021-78
(Mi ipmp2995)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Компьютерное моделирование и численные исследования пептидных нанотрубок на основе дифенилаланина

В. С. Быстров, С. В. Филиппов
Список литературы:
Аннотация: Работа посвящена компьютерным исследованиям структурных и физических свойств таких самоорганизующихся структур, как пептидные нанотрубки на основе дипептида дифениланина с разными исходными изомерами левой и правой хиральностей этих дипептидов. Исследуемые структуры рассматриваются как с пустыми безводными, так и с заполненными молекулами воды внутренними полостями. Исследуются молекулярные модели как кольцевых, так и спиральных структур, согласующиеся с известными экспериментальными данными. Для исследования влияния внедренных во внутреннюю гидрофильную полость наноразмерных кластеров молекул воды, на свойства нанотрубок (включая изменение их дипольных моментов и поляризации), а также изменение структуры и свойств самих кластеров воды (их дипольный момент и поляризация), для обоих типов хиральности анализируются поверхности полостей нанотрубок и внешние поверхности водных кластерных структур. В том числе и при помощи специально разработанного метода визуального дифференциального анализа структурных особенностей (био)макромолекулярных структур.
Полученные результаты расчетов ряда физических свойств (поляризации, и др.) приведены для различных случаев и проанализированы в сравнении с известными данными. Эти данные необходимы для анализа взаимодействий молекул воды с гидрофильными частями молекул нанотрубок на основе дифенилаланина, такими как COO$^-$ и NH$_3^+$, т.к. они определяют многие свойства структур.
Ряд полученных данных планируется использовать для дальнейшего анализа возможной адгезии и захвата агентов определенных медицинских молекулярных агентов (компонентов) активными слоями нанотрубок на основе дифенилаланина, что может быть полезно для создания на их основе капсул адресной доставки фармацевтических препаратов и лекарств.
Ключевые слова: дифенилаланин, пептидные нанотрубки, самоорганизация и самосборка, кластеры молекул воды, молекулярное моделирование, теория функционала плотности, квантовые полуэмпирические методы, визуально-дифференциальный метод анализа структур, дипольные моменты, поляризация, хиральность.
Тип публикации: Препринт
Образец цитирования: В. С. Быстров, С. В. Филиппов, “Компьютерное моделирование и численные исследования пептидных нанотрубок на основе дифенилаланина”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2021, 078, 54 с.
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BysFil21}
\by В.~С.~Быстров, С.~В.~Филиппов
\paper Компьютерное моделирование и численные исследования пептидных нанотрубок на основе дифенилаланина
\jour Препринты ИПМ им.~М.~В.~Келдыша
\yr 2021
\papernumber 078
\totalpages 54
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ipmp2995}
\crossref{https://doi.org/10.20948/prepr-2021-78}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ipmp2995
  • https://www.mathnet.ru/rus/ipmp/y2021/p78
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:80
    PDF полного текста:80
    Список литературы:14
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024