Конформационные свойства линейных и привитых амфифильных полимеров

• Автор: Клочков, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 02.00.06, 01.04.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 113 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР.

1.1 Методы компьютерного моделирования .

1.1.1 Метод молекулярной динамики.

1.1.2 Метод МонтеКарло.

1.2 Конформационная структура гребнеобразной макромолекулы.

1.2.1 Локальная конформационная структура гребнеобразной макромолекулы.

1.2.2 Гибкость гребнеобразной цепи.

1.2.3 Размер гребнеобразной макромолекулы

1.3 Компьютерное моделирование конформационных свойств гребнеобразных макромолекул.

1.3.1 Равновесные конформации гребнеобразной макромолекулы
1.3.2 Компьютерное моделирование конформационных свойств гребнеобразной макромолекулы в полном диапазоне качеств растворителя.
1.4 Экспериментальные исследования гребнеобразных макромолекул.
1.5 Белковоподобные сополимеры
1.6 Сополимеры гидрофобных и гидрофильных Рмономерных звеньев макромолекулы, амфифильные на уровне отдельного мономерного звена
Глава 2 КОНФОРМАЦИОННЫЕ СВОЙСТВА АМФИФИЛЬНЫХ ГРЕБНЕОБРАЗНЫХ МАКРОМОЛЕКУЛ С ПРИТЯГИВАЮЩИМИСЯ БОКОВЫМИ ГРУППАМИ
2.1 Модель и техника вычислений.
2.1.1 Модель цепи с флуктуирующей длиной связи.
2.1.2 Измеряемые величины.
2.2 Результаты вычислений
2.2.1 Зависимость перехода клубокглобула от плотности пришивки
и степени полимеризации боковых цепей.
2.2.2 Структура глобулы гребнеобразной макромолекулы.
Глава 3 КОНФОРМАЦИОННЫЕ СВОЙСТВА ЛИНЕЙНЫХ АМФИФИЛЬНЫХ МАКРОМОЛЕКУЛ СОПОЛИМЕРА НА ОСНОВЕ АМФИФИЛЬНЫХ Л И ГИДРОФОБНЫХ ЗВЕНЬЕВ
3.1 Модель и техника вычислений
3.1.1 Модель 7Ясополимера.
3.1.2 Процедура приготовления макромолекулы белковоподобного 7Ясополимера
3.1.3 Вычисляемые величины
3.2 Результаты вычислений
3.2.1 Переход клубокглобула белковоподобной и регулярной амфифильногидрофобной макромолекулы 7Ясополимера
3.2.2 Строение глобулы белковоподобной и регулярной амфифильногидрофобной макромолекулы сополимера
ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


Основные результаты работы были доложены на Международной конференции по физике полимеров I Ii i i i i i , на II Всероссийском Каргииском симпозиуме Химия и физика полимеров в начале XXI века, Черноголовка, на Конференции студентов и аспирантов по химии и физике полимеров и тонких органических пленок, Дубна, на Конференции студентов и аспирантов по химии и физике полимеров и тонких органических пченок, СанктПетербург, на Конференции студентов и аспирантов по химии и физике полимеров и тонких органических пленок, Пущино, на Третьей Всероссийской Каргинской Конференции Полимеры , Москва, на конференции, посвященной летнему юбгыею Института элементоорганических соединений им А. Н. Несмеянова РАН . Ii i iv . Ii I, i i, , i, 4, . Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 статьи, а также 7 тезисов перечисленных выше конференций всего печатных работ . Личный вклад. Результаты, изложенные в диссертации, получены лично Клочковым А. А Постановка задач исследований, определение методов их решения и интерпретация результатов выполнены совместно с научными руководителями при личном участии Клочкова . Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и содержит 3 страниц, включает рисунков, 2 таблицы и список литературы из наименований. Первая глава содержит обзор литературы по теме диссертации. Вторая глава представляет результаты компьютерного моделирования методом МонтеКарло амфифильных гребнеобразных макромолекул с притягивающимися мономерными звеньями боковых цепей Третья глава посвящена исследованию влияния последовательности расположения гидрофобных и амфифильных мономерных звеньев на свойства перехода клубокглобула в линейных амфифильных сополимерных макромолекулах и на структуру, возникающих в результате такого перехода глобул. Компьютерное моделирование один из самых эффективных методов изучения сложных полимерных систем. Компьютерные модели гораздо легче поддаются исследованию, позволяют проводить вычислительные эксперименты, постановка которых затруднена или может дать непредсказуемый результат. При исследовании методом компьютерного моделирования разделяют два разных подхода к исследованию молекулярных систем. В первом случае среднее значение А измеряемой величины А г, у, зависящее от координат г и скоростей у, вычиляется усреднением значений А г О МО наблюдаемых в последовательные моменты времени на достаточно протяженном интервале г. Такой подход, в основе которого лежит усреднение по времени, предполагает, что известны законы движения. В основе другого подхода лежит идея уреднения по ансамблю. Измеряемая величина А, вычисляется не как среднее по времени, а как среднее но множеству различных разновероятных состояний системы. Принимается что, вероятность возникновения того или иного состояния пропорциональна его статистическому весу оик , где Ц потенциальная энергия данной конфигурации, к константа Больцмана, Т абсолютная температура. А . Схему в основе которой лежит вероятностный подход к определению средних значений, называют методом МонтеКарло. Метод молекулярной динамики это один из численных методов статистической физики. Данный метод активно используемых в физикохимических исследованиях. Численное интегрирование уравнений Ньютона для небольшого, около нескольких сотен или тысяч, числа частиц позволяет достаточно полно описать конформационнос поведение полимерных систем. Метод молекулярной динамики позволяет изучить свойства ансамбля частиц, термодинамические и кинетические свойства системы, дает возможность рассчитывать макроскопические свойства молекулярных систем он получил широкое распространение практически во всех областях физики, химии и биологии. Широкое распространение численных измерений произошло по нескольким причинам, одна из которых заключается в том, что в отличие от физических измерений наблюдения, проводимые в ходе численного моделирования, не влияют на естественный ход изучаемых процессов. В последнее время роль компьютерного моделирования полимерных систем значительно возрасла, так как ряд исследований показали исключительно широкие возможности этих методов в решении большого числа задач, которые практически не имели решения посредством традиционных подходов статистической механики, например, множество разнообразных исследований рассмотрено в работе 3.