logo
  1. Главная страница
  2. Дипломные работы
  3. Общий
  4. FLAVONOIDLAR BILAN d-ELEMENTLAR IONLARI KOMPLEKS BIRIKMALARINI HOSIL BO’LISHINI KVANT KIMYOVIY ASOSLASH

FLAVONOIDLAR BILAN d-ELEMENTLAR IONLARI KOMPLEKS BIRIKMALARINI HOSIL BO’LISHINI KVANT KIMYOVIY ASOSLASH

Загружено в:

12.08.2023

Скачано:

0

Размер:

3539.0498046875 KB
Скачать
FLAVONOIDLAR BILAN d-ELEMENTLAR IONLARI KOMPLEKS BIRIKMALARINI HOSIL BO’LISHINI KVANT KIMYOVIY ASOSLASH MUNDARIJA I. KIRISH 4 II.ADABIYOTLAR SHARHI. ORGANIK LIGANTLI KOMPLEKS BIRIKMALARNING XOSSALARINI KVANT- KIMYOVIY BAHOLASH 8 2.1. Molekulalar struktur xarakteristikalarini hisoblash 8 2.2. “Modda strukturasi –faollik” o’zaro bog’liqlikni o’rganish 12 2.3. Emperikmas va yarim emperik kvant-kimyoviy hisoblash usullari 19 2.4. Kvant-kimyoviy hisoblashning Xartri-Fok usuli 21 2.5. Kvant-kimyoviy hisoblashning Xench usuli 22 2.6.Hisoblashlarda regression analiz va statistik parametrlar 24 2.7. Kvant-kimyoviy hisoblashning Fri-Vilsonning additiv modeli 24 2.8. Kvant-kimyoviy hisoblashning kengaytirilgan Xyukkel usuli 26 2.9.Kvant kimyoning zamonaviy tahlil usullari 27 2.10. Organik brikmalar tuzilishini hisoblash 31 I I I.BOB. KVANT-KIMYOVIY DASTURLAR VA ULARDA HISOBLASHLARNI AMALGA OSHIRISH 40 3 .1 Chemoffice/Chem3D dasturi bilan ishlash 40 3.2. Modelni tuzish 42 3.3. Kvant-kimyoviy hisoblashlar. MOPAC 44 3.4. Modelning energiya minimumini izlash, molekula xossalarini hisoblash 45 IV BOB . FLAVONOID LARNING BA ’ ZI D - ELEMENTLAR IONLARI BILAN HOSIL QILGAN KOMPLEKSLARINI KVANT KIMYOVIY TAHLILI 51 4 .1. Ba’zi flavonoidlar molekulalarining tuzilishini kvant-kimyoviy tahlili 51 1 4. 2 . Kversetin flavonoidining Fe(II) ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmasini kvant kimyoviy baholash 62 4.3. Co (II) ionlari ning kversetin molekulasi bilan kompleks hosil qilishini kvant kimyoviy baholash 67 V. XULOSALAR 73 VI.ADABIYOTLAR 74 2 I. KIRISH Dissertatsiya mavzusining asoslanishi va uning dolzarbligi. Malumki bugungi kunda nano materiallar turli sohalarda jumladan elektronikada yarim o‘tkazgich,lyuminisinsiv material kimyoda samarali katalizator,tibbiyotda nishon material va dorivor vositalarni manzilli yitkazishda va boshqa ko’plab sohalarda ishlatilinmoqda.Shunga qaramasdan nano materiallarga bo‘lgan qiziqish va talab kundan kunga ortib bormoqda Shuning uchun nanomateriallarni olishning mavjud usullarini takomillashtirish va yangilarini ishlab chiqish kimyogarlar oldida turgan muhim va dolzarb muammolardan biridir [1-3,39,70,71]. Mazkur sohada olib boriladigan ishlarning muvaffaqiyati olinadigan nanomateriallar xossalarini kvant-kimyoviy bashoratlashga bevosita bog‘liq.Bu borada olib boriladigan ishlar ham masalaning dolzarbligini isbotlovchi tomondir.Tabiiy birikmalardan nanozarralarni ularning xossalari orqali olish mazkur sohada olib boriladigan ishlarning boshlanishidir. Tadqiqot ob’ekti va predmeti. Tadqiqot ob’ekt lari. Tadqiqot uchun manba sifatida kvirsetin va rutin flavonoidlari ularning Fe 2+,Co 2+¿,Cu2+¿¿¿ ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmalari olindi . Tadqiqotning predmeti. Kvirsitin va rutinning bazi d-elementlar ionlari bilan hosil qilgan birikmalarini kvant-kimyoviy tadqiq etish. Tadq iq otning maqsadi va vazifalari. Tadq iq otning maqsad i – ba’zi d-elementlarning flavanoidlar bilan kompleks birikmalarini kvant-kimyoviy tatqiq etish. Tadq iq otning vazifalari:  Fe 2+ ioninig kversiten bilan kompleks birikmalarini kvant-kimyoviy tadqiq etish. 3  Zn 2 + ¿ , Cu 2 + ¿ , Mn 2 + ¿ , Co 2 + ¿ , ¿ 2 + ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ionlarining kversitin bilan kompleks birikmalarini kvant kimyoviy tadqiq etish.  Zn 2 + ¿ , Cu 2 + ¿ , Mn 2 + ¿ , Co 2 + ¿ , ¿ 2 + ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ .ionlarining rutin bilan kompleks birikmalarini kvant- kimyoviy tadqiqetish.  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlarini hisoblash va ularning tajribada olingan spektrlar bilan mosligini baholash. Ilmiy yangiligi.  Fe 2+ va Co 2+¿¿ ionlarining kversiten bilan kompleks birikmalari Ab inito usulida tadqiq qilindi;  Fe 2+ va Co 2 + ¿ ¿ ionlarining rutin bilan kompleks birikmalarini kvant- kimyoviy tadqiq etildi;  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlari hisoblandi va ularning tajribada olingan spektrlar bilan mosligi baholandi/ Moslik darajasi 93-95 %. Tadqiqotning asosiy masalalari va farazlari.  Fe 2+ va Co 2 + ¿ ¿ ionlarining kversiten bilan kompleks birikmalarini Ab inito usulida tadqiq qilish ularning kompleks hosil qilish imkoniyatlarini baholashga olib keladi;  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlari hisoblash ularni tajribada olingan spektrlari bilan mosligini baholashga olib keladi. Tadqiqot mavzusi bo‘yicha adabiyotlar sharhi (tahlili) . d-elementlar nano o‘lchamli oksidlarini olish va ularning xossalarini tekshirish bo‘yicha dunyo olimlari tomonidan talaygina ishlar qilingan .Jumladan d-elementlarning turli ligandlar bilan hosil qilgan birikmalari sintez qilingan,ularning barqarorlik konstantalari baxolangan xamda tibbiyotda dori vositasi va qishloq xo’jaligida biositimulyator sifatida qo‘llanilishi tatqiq qilingan.Bu borada O‘zbekistonlik Pardayev N.A., Sharipov X.T, Qodirova Sh, Umarov B. va boshqa olimlarning 4 olib borgan ishlari ham diqqatga sazovor bo’lib ular ham turli organik ligandlarni qo’llab kompleks birikmalarni sintez qilishgan,olingan kompleks birikmalarning barqarorligini baholashgan hamda qo’llanilish imkoniyatlarini tadqiq etishgan. Dissertatsiya ishi “F-7 kimyo, kimyoviy texnologiyaning nazariy asoslari, nanotexnologiya” fundamental tatqiqotlar dasturi va “ATD-12 organik, noorganik, polemer va boshqa tabiiy materiallar olishning yangi texnologiyalari” amaliy tadqiqotlar dasturiga mos ravishda, hamda Samarqand davlat universiteti ITI ochiq rejasi bo’yicha fizikaviy va kolloid kimyo kafedrasida bajarilgan. Tadqiqotda qo‘llanilgan metodikaning tavsifi (Tadqiqotning usullari) . Tadqiqot uchun quyidagi usullardan foydalanildi: Kvant-kimyoviy hisoblashlarning yarim emperik va Ab initio usullari, UB-, KC-, IQ- spektroskopiya, ChemOffis, HeperChem va Gaussion dasturlari va statistik usullar. Tadqiqot natijalarining nazariy va amaliy ahamiyati. Ba’zi flavonoidlar (kversetin, rutin) molekulasining tuzilishini kvant- kimyoviy (Ab initio) usulda baholash, kversetin va rutinning ba’zi d-elementlar ionlari bilan kompleks birikmalarini olinishi va ularning fizik-kimyoviy xossalarini o‘rganilishi organik ligandli koordinatsion birikmalar haqidagi ma’lumotlarni boyitilishi ishning nazariy ahamiyatini izohlaydi. Dissertatsiyaning ayrim natijalari Samarqand davlat universitetida “Moddalar tuzilishi va xossalarini matematik modellash” (bakalavrlar uchun, 5A 140500-Kimyo) va “Kompyuter kimyosi” (magistrlar uchun, 70530101-Fizik kimyo) lardan ma’ruzalar o‘qish va laboratoriya darslarini o‘t i shda foydalanilishi mumkin. Nashr etilgan ishlar haqida ma’lumot: dissertatsiya mavzusi bo‘yicha olingan asosiy natijalar 3 ta ilmiy ishlarda, jumladan 2 ta ilmiy maqola xalqaro va OAK tavsiya etgan ilmiy jurnallarda chop etilgan. 5 Muallifning shaxsiy ulushi. Dissertatsiyada muallifning ilmiy rahbar boshchiligida bajargan tadqiqotlarining natijalari taqdim qilingan. Muallifning shaxsiy ishtiroki: Fe 2+ va Co 2 + ¿ ¿ ionlarining kversiten va rutin bilan kompleks birikmalari Ab initio usulida tadqiq qilingan, sintez qilingan kompleks birikmalarning IQ-spektrlari hisoblangan va tajribada olingan spektrlar bilan solishtirilgan , olingan natijalar interpritatsiyasi; tajriba natijalarini qayta ishlash, olingan natijalarni umumlashtirishda hamda ilmiy maqolalar va ma’ro‘zalar tezislarini yozishda ishtirok etgan. Ish tuzilmasining tavsifi. Dissertatsiya kirish, adabiyotlar sharhi, tadqiqot ob’ektlari va usullari, olingan natijalar va ularning muhokamasi, xulosalar hamda foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxatidan iborat bo‘lib, 84 betdan iborat. Dissertatsiyada 19 jadval va 32 rasm keltirilgan. 6 II.ADABIYOTLAR SHARHI ORGANIK LIGANTLI KOMPLEKS BIRIKMALARNING XOSSALARINI KVANT-KIMYOVIY BAHOLASH 2.1. Molekulalar struktur xarakteristikalarini hisoblash Keyingi yillarda insonlar uzoq umr ko’rishga va kasalliklarga qarshi kurashishda yangicha vositalar qidirib kelishmoqda lekin yangi vositalar organizmga tushgandan so’ng kasallik sababini yo’qotishi va boshqa asoratlar qoldirmasligi kerak bu fikirlar kimyoviy terapiyaning asoschisi P.Erlixning “sexirli qo’llar” konsepsiyasida keltirilgan [51,52,53]. Hozirgi kunga kelib insoniyat tomonidan sintiz qilingan dorilar va moddalar eksprementning turli xil sharoitlariga qarab turli xil farmakalogik effiktlar chaqirishi mumkin.Bu vositalardan ba’zilari aniq bir patologiyani davolasa boshqalari esa turli xil zaharlanish va nojo’ya ta’sirlarga sababchi bo’lmoqda.Qo’llanilgan vositalar eksperementning turli xil sharoitlariga qarab farmakalogik effiktlarning to’plamini berishi mumkin.Bunday holat moddalarning biologik faollik spektrlari deb ataladi. Biologik faol moddalarning biologik aktivliklarining xarakteristik effiktlari tezda namoyon bo’lmaydi, ba’zida effiktlar “birinchi urinishda “ boshqalari esa –klinik sinovlarda va doimiy ravishda tibbiy amaliyotda foydalanish natijasida bir necha yillar davomida o’z belgilarini namoyon qiladi. Moddalarning tibbiyotda uzoq yillar davomida qo’llanilishi natijasida yangi xususiyatlar nomoyon qilishi mumkin.Bu xususiyatlar moddalarning yangi soxalarda va yo’nalishlarda foydalanilishiga sabab bo'lishi mumkin [39,70,71]. Masalan: 7 1. Alpostadil – 1988-yilda antiagregant sifatida va 1994-yildan ereksiyani stimullashtiruvchi pereparat sifatida; 2. Levamizol – 1968-yildan antigelment sifatida va 1980-yildan immunostimulyator sifatida; 3. Valpoat – 1961-yildan anksiotik sifatida qo’llanilgan va 1989-yildan boshlab esa epilepsiyaga qarshi dori sifatida qo’llanila boshladi; 4. Talidomid – anksiolitik va uyqu dori sifatida 50-yillar [7] tibbiyot amaliyotida kiritilgan. 60 yillar boshida uning teratogen ta’sir tufayli Yevropada [7] 8000 dan ortiq yangi tug’ulgan chaqaloqlarda tug’ma nuqsonli bo’lib qolishiga sabab bo’ldi, bu esa pereparatning foydalanilishiga chek qo’yishga va dorivor moddalarning sinovlarini olib borishga e`tiborni kuchayishiga sabab bo’ldi. Endi qirq yil o’tgach talidomid yangi ochilish davrini o’tamoqda. U aktiv ravishda klinikalarda potensial rakka qarshi va antimetastatik sifatida, OITSning simtomatik terapiyasida sinalmoqda. Bu uning yaqinda ochilgan, o’simta nekrozi faktoriga ta’sir qiluvchi anatiangiogen effekti [4] va antagonistik ta’siriga asoslangan [5]. 1997-yil sentyabrida AQShning dorivor moddalar va oziq-ovqat maxsulotlari bo’yicha ma`muriyati tomonidan o’tkazilgan ochiq yig’ilishi, talidomidning tibbiyot profilaktikasida qo’llanilishi “foyda-tavallak” hozirgi zamon baho nisbati mavzusiga bag’ishlandi. 5. Aspirin – 1899-yil analgetik sifatida taklif etilgan, uning antiagregat xususiyati esa faqat 1971-yil ochilgan [55]. Moddalarning aniq bir biologik faollik turini oldindan bashorat qilishi ehtimoli mavjud bo’lganida edi, klinikada va laboratoriyalarda tajribalarga o’rin qolmas edi va pereparatlarning foydali va zararli ta’sirlarini oldindan ko’ra olar edik.Bu tajribalar uchun sarflanadigan mablag’lar ham boshqa sohalar uchun sarflanar edi. Bashorotlarning asosi moddalarning biologik aktivligi uning kimyoviy strukturasi bo’ladi tushunchasi bilan bog‘liq. Faqatgina bu funksiyaning ko’rinishini olib va keyinchalik o’rganilayotgan modda struktura formulasi “tenglamasiga qo’yish orqali olingan uning biologik faollik bashoratini 8 baholashimiz kerak. Tibbiyot kimyosida ham shu usullardan foydalaniladi. Biror bir biologik faollikka ega bo’lgan birikmalarning kimyoviy tuzilishini analiz qilgan holda, kerakli yoki boshqa effektlarning paydo bo’lishi yoki bo’lmasligiga javobgar bo’lgan qisimlarni aniqlab va keyinchalik nisbatan aktiv va zararlilik xususiyati nisbatan kamroq bo’lgan molekulalar analoglari “tuziladi” [14]. 2.1-rasm. Gendan to dorivor moddalargacha bo’lgan mutanosibligi - platformalarining umumiy strukturasi Qora rangdagi bloklarda – eksperimental, oq – kompyuterda Bu holat kimyoviy brikmalardan aniq bir faktorlar (deskriptorlar) va sifatiy (SAR) yoki miqdoriy (QSAR) ular o’rtasidagi va brikmaning biologik aktivligi orasida bog’lanish hosil bo’lishiga asos bo’lib xizmat qildi. Bunday deskriptorlar sifatida molekulalarning turli xil xarakteristikalaridan foydalaniladi: 1. Topologik – bo’laklar strukturalari (struktur osti deskriptorlar), atomlar va bog’lanishlar indekslari, kappa – indekslar, molekula formulasini ifoda etadigan, molekulyar bog’lanishlar indekslari (MCI); 9 2. Kvant parametrlari – HOMO (yuqori band orbitallar) va LUMO (quyi band bo’lmagan orbitallar) energiyalari, turli xil atomlar zaryadlari, elektron zichlik va qutublilik; 3. Butun molekulaga tegishli bo’lgan parametrlar – molyar refraksiya, oktanol-suv taqsimlanish koeffitsenti. Statistik fizika va kvant kimyosi umuman olganda organik moddalarning reaksion qobilyatini va reaksiyaning ehtimoliy yo’nalishini yana hosil bo’lishi mumkin bo’lgan biologik faollik turlarining har qanday eksperimental natijalar bilan mos keladigan tugallangan tushunchalarni bera olishi mumkin. Hisoblashlar natijasida nafaqat brikmalarning parametrlarini hisoblash, bunda kimyogarlar-sintetiklarga aniq bir moddani sintez qilmasdan turub, uning fizik-kimyoviy xossalarini oldindan aytib bera olishi mumkin, bundan tashqari brikmaning fiziologik aktivligini hisoblash uchun usullarni taklif etadi va amalga oshiradi. 2.2.-rasm. Dorivor moddalarni kompyuter konstruktorlashning umumiy strategiyasi [14] 10 2.2. “Modda strukturasi –faollik” o’zaro bog’liqlikni o’rganish O‘ziga xos xususiyatlarni namoyon qiluvchi moddalarni yaratish yoki ularning fiziologik xossalarini bashoratlash xozirgi zamon kimyo fanining dolzarb muammosidir. Shuning uchun ham so‘nggi yillarda moddalar sintez qilinmasdan avval [10,11,12,13,15-32], ularning tuzilish formulasidan kelib chiqqan holda kimyoviy xossalarini baholaydigan usullarni ishlab chiqishga katta e’tibor qaratilmoqda. Moddalarning ko‘plab fizik-kimyoviy va struktura xossalarini klassik va kvant-kimyoviy yondashuvlar orqali hisoblash mumkin [15-32]. Bugungi kunda modda strukturasi bilan uning xossasi orasidagi miqdoriy bog‘liqlikni tekshiruvchi usullar keng tarqalmoqda (QSRR, QSAR). Bunday usullar ham kimyoviy birikma strukturasini sonli harakteristikalar to‘plami–deskriptorlar orqali ifodalash va modda xossasi bilan deskriptorlar qiymati o‘rtasidagi munosabatni tuzishga asoslangan. Bu esa kombinatorlar kimyosida qo‘llaniladigan ba’zi deskriptorlarni tahlil qilishni taqozo qiladi. Molekulyar strukturalar deskriptorlari. Molekulyar strukturalar deskriptorlari eng ko‘p tarqalgan deskriptorlardir. [33,35,36,37,38,40] larda deskriptorlar 3 turga ajratilgan: 1-tur deskriptorlari toza (atomlar o‘rtasidagi birorta effektni ifodalaydi) va kompozitliga (ikki va undan ortiq effektlarni ifodalaydi) farqlanadi. Kompozitlilar uni- va multikompozitlilarga bo‘linadi. Taklif etilgan klassifikatsiya bo‘yicha 2-tur deksriptorlar tajribaviy va nazariy olingan natijalarni baholash qobiliyatiga asoslangan. 3-tur klassifikatsiyada berilgan deksriptorlarni ifodalaydigan effektlarni hisobga oladi. Effektlarning 3 ta - elektronli (elektrik), sterik va molekulalararo kategoriyasi mavjud. Ushbu tur klassifikatsiyaning qo‘llanishiga xususiy holat, klassik Ganch tenglamasi bo‘lib [43,44,45], unda biologik faollik Gamet 11 konstantasi funksiyasi (elektron effekti), Tift (sterik effekt) va gidrofoblik konstantasi (molekulalararo o‘zaro ta’sir hisobiga boradigan transport effekti) sifatida hisobga olinadi. [14] da kimyoviy birikmaning yozilishini ifodalash uchun turli darajadagi strukturalarga mos keluvchi geometrik shakllar qo‘llaniladi: elementar daraja→ikki o‘lchamli → uch o‘lchamli → hajmiy xossa → stereodinamik → stereoelektronli struktura → atrof–muhit bilan o‘zaro ta’sir. Bunda har qaysi darajadagi axborot o‘zidan oldingi axborotni hisobga oladi. Quyida molekulyar struktura deskriptorlarining informatsion mazmuni ifodalovchi sxema keltirilgan bo‘lib, unda har qanday oldingi bosqich o‘zidan keyinggi bosqich ma’lumotini hisobga oladi. Ba’zi holatlarda deskriptorlar o‘zidan oldingi ma’lumotni saqlamasligi mumkin (masalan, molekulalararo o‘zaro ta’sir deskriptorlaridan qutblanuvchanlik va gidrofoblik), lekin umuman olganda bunday yondashuv deskriptorlar tahlilida juda qulaydir. Struktura formula deskriptorlari. Molekulaning struktura formulasi kimyoviy birikmani ifodalashning keng tarqalgan usulidir. Struktura formula deskriptorlaridan eng keng tarqalgani topologik indekslardir [38]. Topologik 12 indekslar molekula struktura formulasini molekulyar graf G orqali yordamida hisoblanadi. Molekulyar graf G molekulani ikki o‘lchamli ifodalash bo‘lib, uchlari atomlarga, qirralari esa kimyoviy bog‘larga mos keladi [8]. Bunda asosan skelet atomlar va ular o‘rtasidagi bog‘lar qaraladi. Ko‘p hollarda aralash matritsa A(G) va masofa matritsasi D(G) qo‘llaniladi. Aralash matritsa elementlari a ij (graf uchlari bilan) grafning i yoni j yoni bilan bog‘langan yoki bog‘lanmaganligiga qarab 1 yoki 0 qiymatlarga teng bo‘ladi. Bunda matritsa qatori va ustunidagi birlik uchlari darajasiga teng bo‘ladi. Masofa matritsasidagi D(G) ning har qaysi elementi i va j uchlarini birlashtiruvchi eng qisqa yo‘l bo‘lib, d ij bilan belgilanadi. QSRR modellarda eng ko‘p qo‘llaniladigan topologik indekslar jumlasiga Plat indeksi F(G) (graf yonlari darajasining yig‘indisiga teng), Gordan-Skantlber Y(G) (masofa uzunligining qiymatiga teng), to‘liq aralash indeksi A ’ (G) (aralash matritsa barcha nol bo‘lmagan elementlari yig‘indisiga teng), Randishning bog‘lanuvchanlik indeksi χ(G), egilgan guruhlar indekslari M 1 G va M 2 G kiradi [57,58,61,68,75]. Masofa matritsalari asosida hisoblanadigan deskriptorlar jumlasiga Vinar indeksi W(G) [62,63,67,68,75,77,78,80,88,92,96], Xosoyi indeksi Z(G), qutblilik soni P(G ), masofalar yig‘indisi S(G), tugunlar o‘rtasidagi masofalar indeksi VDI (G) kiradi. Shuningdek, korrelyatsiyalarda “struktura-xossa” dan foydalanishga misollar [78,80,88,92,96] larda keltirilgan. Struktura formula deskriptorlari sifatida molekulaning elektron struktura deskriptorlarini qarash juda qiziqarlidir. Molekulaning elektron struktura deskriptorlari. Murakkab molekulalarni kvant-kimyoviy hisoblashlarda atomli va molekulyarli deskriptorlardan foydalaniladi. Molekulalarning qutbliligi ularning dipol momenti (µ) bilan ifodalanadi. Ushbu deskriptorlar modda “struktura-xossa” si o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlikni o‘rganishda keng qo‘llaniladi [62,63,67,68,88]. Dipol momenti bilan bir qatorda ba’zi hollarda qutblilik deskriptori sifatida ikki 13 atom zaryadlari orasidagi farqning topologik indeksi, lokal dipol indeksi va hokazolar qo‘llaniladi [81]. O‘zaro molekulalararo ta’sir deskriptorlari. “Struktura-xossa” o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlikni o‘rnatish uchun molekulaning fizik–kimyoviy parametrlari bo‘lgan qutblanuvchanlik (α) va molekulyar refraksiya (MR) ishlatiladi. Molekula tashqi o‘zgarmas elektr maydoniga joylashsa, zaryadlarning taqsimlanishida o‘zgarish sodir bo‘ladi. U holda natijaviy dipol moment quyidagi ifoda orqali topiladi: μ=αΕ (2.1) bunda α – molekulyar qutblanuvchanlik; Ye–elektr. maydon kuchlanganligi. Qutblanuvchanlik molekulyar refraksiya bilan bog‘liqlikdan foydalanib aniqlanishi mumkin:MR = 4πN Aα 3 (2.2) Refraksiya o‘z navbatida molekulyar hajm bilan bog‘langan: MR = MV n2−1 n2+2 (2.3) bunda MV – molekulyar hajm. MV va α ni baholash alohida olingan fragmentlar o‘rganilgan xossalarning additivligi [82] yoki kvant-kimyoviy hisoblashlar yordamida amalga oshiriladi [67,68]. “Struktura-xossa” bog‘liqlikni tahlil qilish uchun molekulalararo ta’sir deskriptorlaridan keng tarqalgani biologik ob’ektlarda moddaning transport xossasini belgilovchi lipofilligidir. Lipofillikni miqdor jihatdan ifodalash uchun birikmaning oktanol–suv modelida tarqalishi (R) olingan. Bunday sistemaning deskriptori sifatida birikmaning neytral shakli uchun lgP qiymati ishlatiladi. Oktanol–suv sistemasida birikmaning tarqalishi asosan molekula hajmi va uning 14 N vodorod bog‘ hosil qilishiga ta’sir etadi [74]. [69] ishlarda molekulyar hajmning lipofillikka qo‘shgan hissasini miqdor jihatdan ifodalashda molekulyar massa, molekulyar hajm, molekula maydoni, molekulyar refraksiya, molekula qutblanuvchanligi kabi deskriptorlar ishlatiladi. Moddaning xromatografik ushlanishi ham moddaning xossasidir va QSRR modelida “struktura-xossa” o‘rtasida bog‘liqlikni ifodalash nuqtai nazaridan bugungi kunda eng qiziqarlidir [58,61]. Shuning uchun ham “xromatografik ushlanish-xossa-struktura” o‘rtasidagi bog‘likni o‘rganishda suyuqlik xromatografiyasining qo‘llanilishi maqsadga muvofiqdir. Yuqori samarali suyuqlik xromatografiyasida xromatografik ushlanish va molekula parametrlari (QSRR) o‘rtasidagi bog‘liqlikni miqdor jihatdan o‘rnatish uchun quyidagi tenglama qo‘llaniladi [58]:P= f(D )+ε (2.4) bunda P - xromatografik parametr; D – molekulyar struktura deskriptori; ε - tajriba xatosini o‘z ichiga olgan o‘zgarmas kattalik. Bugungi kunga kelib murakkab tarkibli aralashmalarni ajratishda oksidlar va sintetik nanozarrachalardan foydalanishga doir ishlar chop etilmoqda [58,61,87]. Ular, mualliflarning ma’lumotlariga ko‘ra, nanoxromatografiyaning sezilarli darajada, ya’ni qariyb bir tartibga ajralish jarayonini yaxshilashga olib keladi. Bundan tashqari nanoo‘lchamli xromatografik sorbentlardan foydalanish yo‘nalishi bo‘yicha ishlar rivojlantirilmoqda. Yangi sintez qilingan organik birikmalar sonining keskin oshishi ushbu birikmalarning fizik-kimyoviy xossalari bilan strukturalari orasidagi bog‘liqlikni o‘rnatish muammosini tadqiqotchilar oldiga ko‘ndalang qilib qo‘ydi. U yoki bu birikmalar sinfini ajratishning fizik-kimyoviy asoslarini ishlab chiqishda molekulalar tuzilishi bilan fizik-kimyoviy xossalari (Van-der-Vaals hajmi, lipofillik , qutblilik , dipol momenti) o‘rtasidagi bog‘liqlikni ifodalovchi ba’zi termodinamik harakteristikalar, jumladan, ushlanish kattaligi - ln k, erkin Gibbs energiyasi - Δ G, entalpiya – Δ H, entropiya– Δ S o‘zgarishlarii o‘lchanadi [6]. Bu 15 kattaliklarni aniqlashda xromatografiyaning turli variantlari ishlatilishi moddalarning ushlanish qonuniyatlarini o‘rnatish imkonini beradi. O‘rnatilgan ushlanish qonuniyatlari o‘z navbatida aralashmalarni tashkil etuvchi komponentlarga ajratish va ularni identifikatsiyalash imkoniyatini yaratadi. Shuning uchun ham antibakterial xossali peptid mahsulotlarini ajratish va identifikatsiyasini amalga oshirishning fizik-kimyoviy yondashuvini ishlab chiqish bo‘yicha ishlar bajarilgan [34]. Kvant mexanikasi asosida, xuddi klassik mexanikada Nyuton tenglamasi qanchalik katta ro’l o’ynasa, Shredenger tenglamasi ham shunchalik katta ahamiyatga ega. Olingan tajribali faktlarni umumlashtirish natijasida, xuddi Nyuton tenglamasi singari Shredenger tenglamasi ham hech qaysi fizik teoriyalardan ajratilmagan va postulat hisoblanadi. Potensial energiya U va massa mk ega bo’lgan o’zaro ta`sir etuvchi zarrachalar to’plami N uchun Dekard koordinata sistemasida quydagi ko’rinishga ega: − ℏ2 2 ∑k=1 N 1 m [ ∂2ψ ∂xk2+∂2ψ ∂yk2+∂2ψ ∂zk2]+Uψ =iℏ∂ψ ∂t (2. 5 ) Bu yerda ψ (x, y, z, t) – zarrachalar va vaqtning koordinata sistemasidagi to’lqin funksiyasi, U – potensial energiya operatori. Jamlanish hamma zarrachalar bo’yicha amalga oshadi. Turg ’un holat vaqtga bog’liq bo’lmagan Shredenger tenglamasi yordamida qanoatlantiradi: − ℏ2 2 ∑k=1 N 1 m [ ∂2ψ ∂xk2+∂2ψ ∂yk2+∂2ψ ∂zk2]+Uψ = Eψ (2.6) E parametrning turg’un Shredenger tenglamasida xususiy qiymati mavjud. Turg’un holat uchun Shredenger tenglamasini yechish orqali E paramertrning xususiy (ehtimoliy) qiymatini va unga mos keluvchi yechim – xususiy funksiyasi topiladi. 16 Har qanday Shredenger tenglamasi, mos keladigan aniq sistema uchun E paramertning cheksiz ko’p qiymati mavjud. Bu qiymatlar bo’lishi mumkin doimiy (erkin harakatlanuvchi zarrachalar uchun) va diskret, agar zarrachalar fazoning kam qismida lokallashgan bo’lsa, E ning diskret qiymati deb energetik sathlar aytiladi. Operator belgilaridan foydalanib, Shredenger tenglamasi qisqartirilgan ko’rinishda yozish mumkin:                EU zym kkkN k )1 2( 22 22 22 12  ℏ (2.7) Ĥ Ψ = YE Ψ , bu yerda Η =− ℏ2 2 ∑k=1 N 1 m [ ∂2ψ ∂xk2+∂2ψ ∂yk2+∂2ψ ∂zk2]+U я (2.8) H-Gamilton operatori yoki gamilton zarrachalar sistemasi. 1970-1980-yillar kvant kimyosining hisoblash usullari rivojlanish davri bo’ldi. Natijada modda geometriyalarini hisoblash, orqali maxsulotlar va o’tish holati turg’unligini baholash, ya`na reaksiya koordinatalarini yo’nalishi bo’yicha sirt potensial energiyasini hisoblash imkoni paydo bo’ldi. Eksperiment yordamida olinadigan bu turdagi axborotlar ko’pchilik reaksiyalar uchun ko’p bosqichli jarayonlar xarakteri tomonidan chiqarilgan, alohida-alohida elementar bosqichlarning sinxron kechishi va oraliq maxsulotlarning juda kichik vaqt turg’un bo’la olishi kabi sezilarli murakkabliklarni bosib o’tish orqali bog’langan. Kvant-kimyosining hisoblash usullarining rivojlanish tezkor elektron hisoblash mashina (EHM) larining paydo bo’lishi ko’pchilik organik brikmalarning xarekteristikalarini, shu bilan birga beqaror, hamda o’tish holatlarini hisoblash imkonini berdi. Bu hisoblarning aniqligi termokimyoviy standartlarni qoniqtira oladi. Shning uchun kvantk-kimyoviy hisoblar hozirgi 17 kunda murakkab organik reaksiyalarning mexanizimlarini o’rnatish uchun ma`lumotlar olishda fizik-kimyoviy usullardan biri sifatida foydalanilmoqda. Mavjud matematik modellashtirishning “struktura – faollik” usullarini shartli ravishda uch guruhga bo’lish mumkin. Birinchi guruh erkin energiyalarning chiziqliligi va Xench usuli, Kubin usuli va “diffuzion yo’l” kabi yo’nalishlarni o’zida saqlagan prinsiplardan foydalanishga asoslangan. Ushbu guruhga additiv-statistik usullar: Fri-Uilson, Fuyit-Ban, Kammarat-Yau va shu kabi usullar kiradi. Erkin energiyalar chiziqliligi prinsipini amalga oshira oladigan modellar tuzish uchun regression analiz usullaridan foydalaniladi. Ikkinchi guruh o’rganilayotgan hodisalar haqidagi boshlang’ich tasavvurlar olish uchun barcha ma`lumotlarni statistik qayta ishlanadi, ya`na keyinchalik foydalanish uchun qulay holatga keltiriladigan usullarni birlashtiradi. Bu guruh usullari ba`zida “gipotezalar generatsiyasi” usullari nomi bilan ataladi. U quyidagi usullarni birlashtiradi: uning barcha modefikatsiyalarida faktorli tahlil, chiziqli aks ettirish usullari, ba`zida esa bu guruhga additiv-statistik usullar ham qo’shiladi. Uchinchi guruh namunalarni aniqlash teoriyalari algoritimlaridan foydalanishga asoslangan, turli xil statistik va evristitik prosseduralar yordami bilan ob’yektlarni klassifikatsiyalashga asoslangan usullarni o’zida mujassam etadi. Ushbu guruhga turlicha diskriminantli taxlil usullari mantiqiy elementlar ostonasi va ularning modefikatsiyasi, mantiq algebrasining usullari kiradi. 2.3. Emperikmas va yarim emperik kvant-kimyoviy hisoblash usullari Amaliyotda asosan, ham yarim emperik, ham emperikmas usullardan foydalaniladi. Ular matritsa elementlrini hisoblash metodikasida, ya`ni elektronlarning o’zaro va atom yadrolari ta’sirini yorita beraoladigan 18 tenglamalarida farq qiladi. Yarim emperik usullarda bu maqsad uchun emperik yaqinlashish formulalari va tajribalardan olingan atomlarning parametrlaridan foydalaniladi. Emperikmas usullarda bevosita matritsa elementlarining analitik hisobi amalga oshiriladi. Yarim emerik hisoblarda, 80-90 – yillari asosan valent yaqinlashishlarda olib borilgan: DQTHO, DQQHO va IADQHO, DQTHO/2, DQTHO/BU, MDQQHO, MPDP, AM1 [5,34,70,71]. Barcha yarim emperik usullarning o’ziga xosligi bular quyidagilar. Ba`zi bir elektronlar guruhi yaqqol ravishda qaralmaydi. Misol uchun hisoblashlarda faqatgina valent elektronlar (valent yaqinlashish) yoki faqat P – elektronlar (P – elektron yaqinlashish) hisobga olinadi. Ba`zi bir gamilton a`zolari hisobga olinmaydi yoki qandaydir emperik parametrlar orqali yoritiladi. Elektron energiyasini hisoblash uchun kerak bo’lgan integrallar qatori yo nolga teng deb qabul qilinadi, yo boshqa integrallar yoki emprik parametrlar orqali ifodalanadi. Ko’rinib turibdiki yarim emperik usullarda yaqinlashish ixtiyoriy bo’la olmaydi. Asosiy holat, o’zaro ta`sir va effektlar aniq hisobga olinadigan emperikmas yo’nalishlarda, yarim emperik usullar, MO LKAO saqlanishi shart. Nuqtayi nazardan qaraganda, qator yaqinlashishlar darajalar bo’lishi mumkin. Yaqinlashish tufayli, hisoblar natijasi koordinatalarning aylanish o’qi singari, xuddi AO gibridlanishi ham invariantmas bo’lib qoladi. Yaqinlashishlar qaysiki koordinata o’qi bo’ylab nisbatan aylanish invariantligini saqlaydi, ammo AO gibridlanishi bo’yicha invariantlikni buzadi. Yaqinlashishlar koordinata o’qlari aylanishiga nisbatan va AO gibridlanishiga nisbatan invariantli. Yaqinlashish, har qanday AO bazislarning ortogonal qayta hosil qilish hisobi invariantligini saqlaydigan. Emperikmas usullar barcha usullarda barcha matritsa elementlari, elektronlarning va atom yadrolarining va elektronlarning o’zaro ta`sirini analitik 19 hisoblar yordamida muhim integrallar ba`zi bir AO bazislarida hisoblanadi. Atomlardagi elektron zichlik taqismlanishini yanada aniqroq hisoblashda sleytercha AO, ya`ni exp(-αr), rexp(-αr), xexp(-αr), yexp(-αr) tipidagi funksiyalar yordamida amalga oshirish mumkin. Biroq sleytercha orbitallar bilan integrallarni hisoblash juda qiyin, qaysiki molekula uchun funksion tarkibiga kiradi. Shuning uchun AO bazis sifatida asosan gauss funksiyalari olinadi: s orbitallar uchun: exp(-αr2); p orbitallar uchun: xexp(- α r2), yexp(- α r2), zexp(- α r2); d orbitallar uchun: x2exp(- α r2), y2exp(- α r2), z2exp(- α r2), xyexp(- α r2), xzexp(- α r2), yzexp(- α r2). [5,37,48]. Bu oddiy gauss funksiyalar deb ataladi. Buning yordamida metritsa elementlarini nisbatan oson hisoblash mumkin, ammo ular kam bo’lganida atomlarda va molekulalarda elektron zichlik taqsimlanishini yomon hisoblaydi. Shunga bog’langan holda gauss orbitallardan sleter orbitallarga nisbatan ko’proq olishga tog’ri keladi. Asosan o’zaro guruhlashgan bazislar nomli, qaysiki har bir bazis orbital bir nechta primitiv gauss funksiyalardan iborat bo’lgan chiziqlilikni namoyon etadi. Organik moddalarning reaksion qolibiliyatini va tuzulishini o’rganish uchun Popl va hamkorlari tomonida taklif etilgan bazislar nisbatan keng foydalaniladi: minimal bazis OST-3GF, valent-parchalanish bazislari 3-12GF, 4- 31GF, 6-31GF, valent-parchalanish bazislari qutubli orbitallar bilan 6-31GF* va 6-31GF**, valent-parchalanish bazislari diffuzion s va p orbitallar bilan 3- 21+GF va 4-31+GF. 2.4.Kvant-kimyoviy hisoblashning Xartri-Fok usuli Zamonaviy kvant kimyosining asosida statsionar holat uchun Shredenger tenglamasi yotadi. Uni asosan adiabatik yaqinlashishlar bilan yechiladi, ya`ni bu yaqinlashishda yadro va elektron to’lqin funksiyalarini bo’lish va yadro hamda 20 elektron harakatlari uchun alohida-alohida tenglamani ishlash mumkin. Bu yaqinlashishda Shredenger tenglamasi elektron to’lqin funksiyasi uchun quydagi ko’rinishda yoziladi: Hψ = Eψ (2.9) bu yerda, H – gamilton operatori yoki sistema gamiltoni, ya`ni kinetik va potensial energiyalar operatorlari summasi, Ψ = Ψ(x1, x2, … xn) – n ta zarrachalarda iborat bo’lgan sistema uchun to’lqin funksiyasi va bu zarrachalarning fazoda joylashuvi va spinlariga bog’liq, E – to’la energiya. Ammo bu tenglamani yechimi faqatgina bir elektronli sistemalarni qanoatlantiradi. Shuning uchun kvant-kimyoviy hisoblar yaqinlashgan usullardan foydalaniladi. Bular orasida 80-yillarda nisbatan keng tarqalgani Xartri-Fok usuli yoki o’zaro kelishgan maydon usulidir. Bu usulda atom yadrosi maydonida harakatlanadigan har bir elektronning holatlari fazoda o’rnatilgan va boshqa elektronlar bilan effektiv maydonda. Xartri-Fok usulining asosiy kamchiligi – fazoning ba`zi bir nuqtasida eletronning topish ehtimoli, boshqa elektronlarning joylashgan joyiga bog’liq emas, qaysiki fazoda taqsimlanishi bir atomli to’lqin funksiyalariga berilgan. Bir xil spinli ikki elektronning fazoning bir nuqtasida bo’lishi man etilmagan. Haqiqatda esa bir xil spinli elektonlar fazoning bir nuqtasida bo’lmaslikga intiladi, hattoki ular bir biriga juda yaqin joylashgan bo’lsa ham. Korrelyatsion energiya deb atash qabul qilningan ushbu effektlarni hisobga olinmasligi elektronlar o’zaro ta`sir energiyasini molekula to’liq energiysaining keskin oshishiga olib keladi [1]. 2.5. Kvant-kimyoviy hisoblashning Xench usuli Bu usulning asosiy mazmuni – biologik faollikning emperik modelidir, o’rganilayotgan jarayonni erkin energiyasi brikma fizik – kimyoviy 21 parametrlariga chiziqli bog’liqligiga, qo’llanishga bog’liq bo’lmagan deb qaralgan holatga asoslandi. Shuning uchun ham Xench usuli “erkin energiyalar chiziqliligi nisbati” nomi bilan ham mashhur. Usul kimyoviy brikmalar gomologik qatoridagi moddalar fizik – kimyoviy ko’rsatkichlari va biologik faollikni aniqlaydigan, faktorlar bilan korelyatsiya mavjudligi haqidagi taxminlarga asoslanadi. Bundan tashqari transport xossalari va faol markzlar ta`siri bilan bog’liq bo’lgan barcha fizik kimyoviy faktorlari. Uchta tashkil qiluvchilardan – gidrofob, eletron va sterik iborat bo’lgan ta`siri bilan bog’langan. Ushbu har bir tashkil qiluvchilarning hissasi mos keladigan o’rinbosar konstantalar ya`ni gomologik qatorning birinchi a`zosi va ko’riladigan brikmalar bilan xossalari orasidagi farqlari yoritadigan yordami bilan xarakterlanadi. Brikmalarning gidrofobligi moddalarning suv va faza, moddellashuvchi spirt, asosan nomal oktil spirt orasidagi tqsimlanish logorifim koefisenti bilan yoritiladi. 1964-yilda Xech va Fudjita [39] ikki gipotezani Gammet tenglamasi [37] bilan birlashtirish yo’li bilan, struktura va faollik orasidagi bog’liqlik bo’yicha izlanishlarda nisbatan keng qo’llanilish topgan nisbatga erishdi. Ular postulatlashtirdiki, bunda biologik javob (BJ) tezligi ucha ko’pytiruvchining hosilasi hisoblanadi. Ularning soniga: A – biologik aktiv molekula berilgan vaqt intervalida retseptorga erishish ehtimoli, C – biologik aktiv modda konsentratsiyasi va KX – biologik aktiv modda bilan retseptor reaksiyasi tezligi. A va C parametrlarning hosilalari “effektiv konsentratsiyalar” nomini oldi va reaksiya zonasida retseptorga yopishadigan modda konsentratsiyasini o’zida mujassam etadi. Ba`zi bir boshqa parametrlar erkin energiyalarning chiziqliligi nisbati bilan bog’liq bo’lgan izlanishlar yo’lida boshqa fizik-kimyoviy parametrlar qo’llanilgan edi. Bu parametrlarning ko’pchiligi birikma molekulyar strukturasi haqida tog’ridan tog’ri ma`lumot beradi. Bularga quyidgilar, masalan, molekulyar massa va aniq bir turdagi atomlar miqdori. Izlanishlar yo’lida, parameter sifatida, molekula qutubliligini xarakterlaydigan molekulyalar 22 refraksiyadan foydalanildi [70,71]. Xanshning so’ngi tahlilida turli xil tipdagi parametrlar, spektroskopik konstantalar va indiktorlrning qo’llanilishi qarab chiqilgan. Indikator parametrlar – bu molekulada mavjud ba`zi bir substruktur guruhlarni ko’rsatadi [71]. Bundan tashqari substruktur va indikator parametlar o’rniga eksperimental parametrlardan foydalanilish bilan bog’liq izlanishlar ham olib borilgan [5]. 2.6.Hisoblashlarda regression analiz va statistik parametrlar Asosan biologik sinovlarning ma`lumtlari aniqligi fizik-kimyoviy xarakteristikalarga qaraganda nisbatan kamroq aniqlikga ega bo’ladi. Shuning uchun regressiyalarda qo’llanilishi bo’yicha biologik ma`lumotlar bog’liq sifatida, fizik-kimyoviy parametrlar esa bog’liq bo’lmagan sifatida olinadi. So’ngra eng kichik kvadratlar taomili o’tkaziladi va keltirilgan modellar adekvatligi haqida hokum chiqarish mumkinligiga asoslangan statistik mapamertlar hisoblanadi. Odatda regression analiz bog’liq bo’lmagan o’zgaruvchini qo’shish va bir vaqtning o’zida statistik me`zonlar o’zgarish xarakterini tekshirish orqali amalga oshiriladi. Bunday amaliyotning maqsadi – statistik ahamiyatli korelyatsion bog’liqlikni tuzish uchun yetarli bo’lgan o’zgaruvchilar minimal sonini izlashdir. Bunday dasturning avtonatlashtirlgan variant [5,39] ishda berilgan. Usul shunday usulda ishlaydiki, qadamning har bir bosqichida, usulning sifatini maksimal drajada yaxshilaydigan o’sha qo’llaniluvchi qo’shib boriladi. Yangi o’zgaruvchini qoshish tajribaviy bog’liqlikni ifodalashda ahmiyatli yaxshilash berilgunch davom ettiriladi. Analogik ravishda har bir qadamda har bir qo’llaniluvchining tekshiruvi alohida-alohida o’tkaziladi va oldin kiritilgan qo’llaniluvchilar mustasno. 23 Qo’llanilishlarning tanalsh barcha tadbiri, O’zgaruvchilarni tanlashining barcha prosedurasi alohida olingan idintifisirlangan eng yaxshi o’zgaruvchi degan taklifga asoslangan. Bu taxmin har doim ham oqlanmaydi, ayniqsa agar qo’llaniluvchilar orasida kuchli bog’lanish mavud bo’lsa. 2.7. Kvant-kimyoviy hisoblashning Fri-Vilsonning additiv modeli Additiv modelda taxmin qilinadiki, birikmaning biologik javobi, qo’shimcha ravishda hecha qanaqa umumiy o’rtacha faolliksiz, o’rinbosarlar faolliklari summasi ko’rinishida berilishi mumkin. Bu model taxminlarga asoslanganki, ushbu o’rinbosarning hissasi shu holatlardagi strukturada joylashgan, ko’riladigan o’rinbosar qaysi brikmada mavjudligiga qaramasdan har doim bir xil. O’rinbosar hissasining o’lchami ko’p miqdordagi chiziqli regression analiz yordamida hisoblanadi. Regressiya chiziqlarini tuzish uchun faqatgina brikma molekulyar strukturasi va biologik faollik haqidagi ma`lumot bo’lishi zarur, hechqanaqa fizik-kimyoviy parametrlar foydalanilmaydi. Fri-Vilson usulida ma`lumotlar analizida har bir birikma uchun chiziqli tenglama tuziladi, parametrlari esa eng kichik kvadratlar usuli yordamida hisoblanadi. Bu yerda ham Xech usuli anlizidagi statistik kriteriylar qo’llaniladi. Agar hisoblangan statistik kriteriyalar qoniqtirilgan deb hisoblansa va shu bilan birga additiv sxemalar qo’llanilishiga asoslangan bo’lsa, bunda bu holatda olingan chiziqli nisbatlar parametrlarini brikmalarning biologik faolliklari kattaliklarini qaytarish mumkin, boshlang’ich tanlovni tashkil etuvchilargacha. Shu bilan birga chiziqli bog’liqlikdan kuchli og’ishlar darhol identifikatsiyalanmasligi mumkin. Va nihoyat eng muhim natija shundan iboratki, barcha bo’lishi mumkin bo’lgan jamlammalar va boshlang’ich o’rinbosarlarni almashtirish yo’li bilan brikmalarning muhim parametrlarini hisoblab oldindan aytish mumkin. Brikmalarning turli xil holatlarida joylashgan 24 turli o’rinbosarlarning biologik faollikka qo’shgan nisbiy hissasi, tartiblashtirilgan bo’lishi mumkin. Fri-Vilson usulining asosiy kamchiligi shundan iborat-ki, barcha o’rinbosarlarni yoritib berish uchun juda katta miqdordagi qo’llaniluvchilar talab etiladi. Bundan tashqari ba`zida ifodalangan matritsalar bilan ishlashga to’g’ri keladi. Shunday qilib Fri-Vilson usulidan foydalanishda foydalanuvchilarga ikki imkoniyatdan birini tanlashga to’g’ri keladi, yo ko’p miqdordagi hosilalar bilan foydalanish, yoki o’rinbosarlar sonini va ularning strukturadagi o’rnini cheklash. Tanlov natijasi aniq, berilgan masalaning spesifikatsiyasi bo’yicha aniqlanadi. 2.8. Kvant-kimyoviy hisoblashning kengaytirilgan Xyukkel usuli Erix Xyukkel tomonidan 1931-yil taklif etilgan birinchi yarim emperik kvant-kimyoviy usul. Hozirgi kunda u faqatgina eng muhim ravishda molekulalarning π – bog’lanishlar xossalarni sifatiy baholashda foydalaniladi. Miqdoriy hisoblarda ushbu usulning 1961-yil G. Xoffman tomonidan amaliyotga joriy qilingan va keng tarqalgan Xyukkel nomini olgan varianti ishlatilmoqda. U oddiy, nisbtan tezroq va shu bilan birga nisbatan aniq yarim emperik kvant-kimyoviy usul hisoblandi. Undan foydalanish asosan molekulyar orbitallar analizida, ularning formasi (shakli) va ketma ketligini aniqlashda cheklanadi. Elektron-elektron ta`sirlashishlar bu usulda yaqqol ko’rinishda hisobga olinmaydi, H matritsa diagonal elementlari ionlashish potensiallari bilan approksimlashadi, dioganal bo’lmagan a`zolar uchun esa yaqinlashishlardan biri ishlariladi. 25 3-rasm. Etilen molekulasining HyperChem 7.0 dasturida kengaytirilgan Xyukkel usulida hisoblangan HOMO (a) va LUMO (b) molekulyar orbitallarining ko’rinishi Bunday yo’nalish zaryadni nisbatan bir tekisda taqsimlangan sistemalarni hosoblashda, misol uchun uglevodorodlarda yaxshi natija beradi. Biroq hatto shunday holatlarda ham chigalliklar uchrab turadi. Misol uchun, mos ravishda hisoblarni bashorat qilish bilan, benzol katta moqdorda issiqlik ajratib uch molekula atsetilenga parchalanishi kerak. Getera atom saqlagan sistemalarga kelsak, ular uchun adekvatliroqi integrallashgan kengaytirilgan Xyukkel usulir. Shu usulda gamiltonning aynan shu markazdagi zaryadga bog’liqligi hosibga olinadi, shu bilan birga bog’liqlik chiziqlilikga yondoshadi. 2.9.Kvant kimyoning zamonaviy tahlil usullari Obrazlarni aniqlash prinsipi. Dorivor moddalarni konstruktrlash usullaridan dastlabki shartlaridan eng asosiylaridan biri – o’xshash strukturalardagi brikmalarda o’xshash tipdagi biologik faollikga ega, asosidagi taxmin. Struktur o’xshashlik haqidagi aniq bir tushncha berish juda qiyin, prametrlarning ko’pligi va turli xiligidan ko’rinib turibdiki brikmalar bog’lovchi strukturalari bilan ular biologik faolliklari, emperik parametrlar nisbati haqida xulosa qilishda foydalaniladi [1,39,70,71]. Hozirgacha koordinatalarni o’qishga mo`ljalalngan usul va qurish usuli kabi nisbatlarda nisbatan keng tarqalgan usul regression analiz edi. Bunday yo’nalishni sababi, turli xil fizik, kimyoviy yoki 26 biologik birikish reakasiyalari bilan struktur parametrlari brikmalarini birlashtiradigan emperik nisbatlarni qurishdan iborat. Bu usul asosan uncha uzun bo’lmagan gomologik qator brikmalarini o’rganishda effektiv sanaladi. Obrazlarni aniqlash usuliga ko’plab monografiyalar bag’ishlangan [39]. Bu shubhasiz fakt, u ko’plab qo’llaniladigan aniqlash usullarining aksi hisoblanadi. Obrazlarni aniqlash usullarining kimyoviy masalalarga qo’llanilishi 1960-yillar o’rtalarida mass-spektral izlanishlar bilan birga boshlangan. Shundan keyin bu turdagi analogik ishlar kimyoning boshqa ko’plab sohalarida ham qo’llanila boshladi. Bu usullarning qiziq bir xususiyati shundan iboratki, ular aynan ko’p o’lchamli ma`lumotlar bilan ishlay olishi mumkin, ya`ni har bitta ob`yek namoyishetish uchun uchtadan ko’proq parametrlar ishlatiladi. Bundan tashqari bu usullar bilan, turli xil manbalardan, yana yoriladigan xarakterga ega bo’lgan bog’lar orasida ma`lumotlardan olingan ma`lumotlarni analiz qilish mumkin. Muvofiq keladigan yo’nalishda obrazlarni aniqlash usullari, boshlang’ich ko’plab ma`lumotlari shu parametrlari, qaysiki o’rganiladigan xossalarni yoritishga ahamiyatli bo’lgan tanlash kriteriyalarini o’rnatish imkonini beradi. Keyinchalik bu to’plam yordamida nisbatan ahamiyatli bo’lishi mumkin bo’lgan belgilar keyingi izlanishlar yo’nalishi to’g’risidagi ko’rsatma olinishi mumkin. Obrazlarni aniqlash usullari asosiy tushunchalar. Obrazlarni aniqlash usullari haqida muhokamani boshlashdan oldin ob`yekt yoki ob`yektlar guruhi klassifikatsiyasi ostida nima nazarda tutilganligini tushuntirish shart. Klassifikatsiyalash jarayonida ob`yektlar guruhini bir nechta kategoriyalarga bo’lish to’g’risida qoida hosil bo’ladi, aniqlashda jarayonida bu klassifikatsiyalash qoidasi noma`lum ob`yektni ko’rilayotgan kategoriyalardan biriga kiritish uchun qo’llaniladi. Klassifikatsiyalash qoidasi amaliy natijalarni analiz qilish natijasida olingan ba`zi bir gipotezalar ko’rinishida o’rnatiladi. Bu gipotezalar to’g’riligini tekshirish ularni, qaysiki yordamida klassifikatsiyalash qoidasi olingan, ma`lumotlar guruhiga qo’shmasdan turib, ob`yektlarda tekshirish orqali amalga oshiriladi. Omadli sinovlari bo’lgan holatda gipoteza 27 to’g’ri hisoblanadi. Klassifikatsiyalash jarayoni o’zida nafaqat klassifikatsiyalash qoidasini ishlab chiqishda va uning kayinchalik uchun aniqlashda qo’llashni ham qamrab oladi. Quyidagi oddiy misolda obrazlarni aniqlash masalasi asosiy xususiyati bo’yicha ko’rib chiqamiz. Klassifikatsion qoidani tuzish uchun misol sifatida quydagi xayoliy masalani ko’rib chiqaylik. Taxmin qilaylik klinika labaratoriyasida qon analizida anomal qon hujayralarini aniqlash jarayonini avtomatlashtirmoqchimiz. Qondagi leykimik hujayralarni sog’ qon hujayralaridan optik o’tkazuvchanlik asosida ajrata oladigan optik qabul qiladigan tajribaviy sistema tuzib ko’rayik (rasim 2.1.1). Agar hujayraning shaffofligi Xo darajasidan oshsa, u holda bu hujayrani leykimik hujayralar qatoriga kiritamiz deb qabul qilaylik. 4-rasm. Orbitallarni aniqlash optik sistemasi sxemasi [14] Modomiki bu turdagi klassifikatsiya ishonchligi juda past va qo’shimcha belgilarni qidirish kerak, bunda turli hujayra tiplarini orasidan bilinib turardigan. Taxmin qilaylik leykimik hujayralar normal hujayralarga qaraganda nisbatan yorqin ifodalangan hujayra strukturasiga ega. Bunday holatda kamerani 28 namunalar keskin o’zgarishiga to’g’irlash mumkin va shunday holatda har bir hujayra uchun namunalar etalon to’plamini strukturlanish xarakteristikasini olish. Natijada 2.1.2 rasimda ko’rsatilgan ikki o’lchamli diagrammani olamiz. Belgilarni tanlash usulining maqsadi – nisbatan kam sondagi baelgilar bilan kattaroq effektga erishishdir. Kerakli sondagi belgilar miqdorini kamaytirish klassifikatsiyalash jarayonini yengillashtiradi v aba`zi bir holatlarda esa natijalar ishonchliligini oshiradi. 29 2.5-rasm. Hujayralar obrazlarini fazoda ikki belgiga – hujayralarning strukturlanish va shaffoflik asosida ikki sinfga bo’lish [14] Obrazlarni aniqlashni barcha prosedudasi uchta ketma-ket operatsiyalarda taxlanadi: o’zgarish, oldindan qayta ishlash va klassifikatsiya. Bu operatsiyalarni qo’llash natijasida o’lchamlar fazosi, belgilar fazosi va kassifikatsiyalaydigan qoidasi shakillanadi. Orazlarni aniqlash barcha prosseduralarni uch bosqichga bo’lish birmuncha shartli sanaladi, modomiki qabullar, foydalanadigan bosqichlardan birida, ko’pincha yutuq bilan foydalanishi mumkin va ishlovning boshqa bosqichlarida ham. Oldindan qayta ishlash Oldindan qayta ishlash usullari yordamida boshlang’ich ma`lumotlarni qayta o’zgrtirish amalga oshiriladi. Oldindan qayta ishlash usullariga quydagilar kiradi: mashtablashtirish, normallashtirish va klasterizatsiyani qayta o’zgartirish, belgilarni saralash, ko’p o’lchamli skeyling va chiziqli bo’lmagan aks. 30 2.10. Organik brikmalar tuzilishini hisoblash Hisoblashning kvant-kimyoviy usullari. Uncha katta bo’lmagan, bir bog’ va karrali bog’lar saqlagan, stabil organik molekullar geometrik parametrlarini kvant kimyoviy hisoblash natijalarini statistik analiz ma`lumotlari 1.1 jadvalning A ilovasida keltirilgan. Jadvalda molekula geometriyasini emperikmas usul yordamida qanchalik aniqlik bilan hisobash mumkinligi va hisoblarning natijalari bazisning tanlovi bog’liqligiga qarab qanday o’zgarishi keltirigan. Minimal va valent-bo’lingan bazislar qo’llanilganda tajriba bilan mos keladigan yaxshi natijalar olinishga e`tibor berilishi kerak. Valent burchaklar hisoblanishi bilan ish murakkablashib boradi. Agar molekulada taqsimlanmagan elektron juftlar bo’lmasa, u holda valent-bo’linish bazisida tajriba bilan yaxshi moslikga keltiradi, ammo taqsimlanmagan elektron juftli molekulalarda valent burchakni hisoblash uchun bazisda qutubli orbitallarni ishga tushirish kerak. Organik molekulalar geometriyasini hisoblashda emperikmas usullar bilan bir qatorda yarim emperik usullar ham keng ishlatiladi. Ular orasida ko’pchilik brikmalar tiplari uchun nisbatan aniq natija beradigani AM1, MPDP va MDQQHO/3 usullari. Molekulalarning barcha geometrik paramertlari MPDP motodi bilan amaliyot natijasi yaxshi mos tushadi. 2.1-Jadval Emperikmas usul bilan valent bog’lar uzunligini va valent burchaklar qiymatini hisoblashdagi absolyut xatolar. Emperikmas hisob bazislarda Xatolar Valent bog ’ lar uzunligi , nm Valent burchak, grad OST-3GF 0,002-0,003 3-4 Valent – bo ’ linish bazislari , eksponetsialsiz bazislar , qutubli bo ’ lmagan orbitallar kengaytirilgan bazislari 0,001 H 2 O, NH 3 tipidagi molekullar valent burchaklarining 31 kuchli oshishi Valent-bo’lingan va eksponetsialsiz bazislar qutuli orbitallar bilan 0,0011 1-2 Xartr - Fok chegarasi 0,005 1-2 Elektron korrelyatsiya hisobga olingan katta bazislar Amaliyot bilan juda yaxshi kelishadi 2.2-Jadval MPDP va MDQQHO/3 usullari yordamida valent bog’lar va valent burchaklarni hisoblashdagi absolyut xatolarning qiymatlari Geometrik parametrlar Hisoblashlar soni Absolyut xatolik MPDP MDQQHO /3 Valent bog’lanish, nm Barcha bog’lar tiplari 228 0,0014 0,0022 S-N 56 0,0009 0,0019 S-S 96 0,0012 0,0016 N-H 9 0,0006 0,0019 N-C 17 0,0010 0,0029 N-N 9 0,0032 0,0074 O-H 7 0,0011 0,0010 O-C 22 0,0016 0,0025 O-N 8 0,0026 0,0026 O - O 3 0,0117 0,0043 Valent burchak, grad Barcha burchaklar tiplari 91 2,8 5,6 S bo’lgandagi burchaklar 62 2,0 4,4 N bo’lgandagi burchaklar 15 3,2 7,1 O bo ’ lgandagi burchaklar 9 8,5 10,7 Bisiklik birkmalarda tekisliklar orasidagi burchak 5 1,6 5,9 Ionlanish potensialini hisoblash . Odatda organic molekullarning ionlanish potensialini Kupmans teoryasi asosida hisoblanadi , bunda PI 32 elektronni yopiq qobiq bilan boshlang ’ ich molekullarning xartri - fok orbitallari energiyasi bilan bog ’ laydi . Ko ’ pchilik brikmalar uchun hisoblar bu yaqinlashishda amaliyotli vetrilakli PI bilan qoniqtiradigan kelishuvni beradi va shuning uchun fotoelektron spektroskopiya ma ` lumotlarini interpetasiyasida keng foydalaniladi . Bundan tashqari Kupmans teoremasi bo ’ yicha PI hisoblari ba ` zi bir organic brikmalar reaksion qobiliyatini o ’ rganishda foydalaniladi . Ko ’ pchilik matbuotda e ` lon qilingan ishlarning ko ’ pchiligi PI bo ’ yicha hisoblar MDQQHO /3 va MPDP usullari yordamida amalga oshirilgan . Jadval 1.3 A ilovasida MPDP usuli bilan PI hisoblar natijalari keltirilgan. 2.3-Jadval Ionlanish potensiali, (eV) Brikma Brikma MPDP Tajriba Yondoshis h 1 Brikma MPDP Tajriba Mansub- dorligi Metan 13,9 14,0 1t2 Ammiak 11,2 10,9 2a1 30,6 22,9 1a2 16,7 16,0 1e Etan 12,7 1 eg 32,9 27,0 1a1 13,3 12,1 2a1g Vodorod sianid 13,4 13,6 1π 15,1 15,0 1eu 14,3 14,0 3 24,8 20,4 1a2u 21,6 20,0 2σ Etilen 10,2 10,5 1b1u Azot 14,9 15,6 2σg 12,6 12,8 1b1g 16,2 17,0 1πu 14,6 14,7 2ag 21,1 18,8 1σu 15,8 15,9 1b2u Suv 12,2 12,6 1b1 14,5 14,7 2a1 Atsitilen 11,0 11,4 1 π u 19,1 19,1 1b2 15,9 16,4 2 σg 40,0 32,2 1a1 21,0 18,7 1σu Karbonat angidrid 12,8 13,8 1 π g Benzol 9,4 9,2 1e1g 17,7 17,6 1 π u 12,5 11,5 2e2g 17,8 18,1 2σu 12,6 12,3 1a2g 21,2 19,4 2 σg 33 14,4 13,8 2e1u Formaldegi d 11,0 10,9 2b2 15,2 14,7 1b2u 14,2 14,4 1b1 16,8 15,4 1b1u 16,3 16,0 2a1 17,5 16,9 2a1u 16,9 16,8 1b2 PI ni hisoblashda eng asosiy qoida : agar yuqori molekulyar orbital molekulada ifodalangan yoki deyarli ifodalangan bo ’ lsa , u holda molekula simmetriya - sini pasaytiradigan va ifodalanishni bo ’ shatadigan mexanik deformatsiyalar uning PI qiymatini pasaytirishga olib keladi . Reaksion qobiliyat Indekslarini hisoblash . Reagentlar yaqinlashuvidagi molekulalar aro ta ` sirlashish energiyasini shartli ravishda uchta qiymatlar guruhiga bo ’ lish mumkin : kulon , orbital va sterik . Kulon - kulon ta ` sir energiyasi reagent atomlaridagi elektron zichligi yoki zaryadi taqsimlasnishiga bog ’ liq . Shuning uchun ba ` zi bir reaksiyalarda atomlar orasida va reaksiya oxirgi masulotlar zaryadlari orasida korrelyatsiyani topib bo ’ layapdi . Nukleofil reagentlar ko ’ proq musbat zaryad bilan lokllashgan atomlarga kelib birikadi , a elektrofil reagentlar aksincha ko ’ proq manfiy zaryad bilan lokallashgan atomg kelib birikadi . Oxirgi maxsulotlar va atomlar zaryadlari orasidagi korrelyatsiyalari amaliy tajribalarni tushuntirishda keng qo ’ llaniladi . Odatda kvant kimyosida zarydlarni hisoblashda Malliken tomonidan taklif etilgan elektron ko ’ chib o ’ tish analizidan foydalaniladi . Bu yaqinlashishda atomdagi zaryad quydagi formula bilan hisoblanadi : qA = ZA −∑ PijSij (2. 10 ) Bu yerda summa A atom barcha i va j orbitallar bo’yicha olinadi; ZA – yadro zaryadi; Pij – zaryadlar va bog’lar tartibi matritsasi; Sij – qoplanish integrallari matritsasi. Yarim emperik usullarda asosan soddalashtirilgan formuladan foydalaniladi : qA = ZA −∑ Pij (2. 11 ) 34 Bu yaqinlashish bo ’ yicha hisoblangan atomlarda zaryadlar o ’ lchami emperikmas hisoblarda bazis tanloviga kuchli bog ’ liq , yarim emperikda esa usul tanloviga bog ’ liq . Turli xil bazislarda va turli xil usullar yordamida hisoblangan atomlar zaryadi qiymati 1,5 – 2 marta farq qilishi mumkin , ammo sifatli natija ( zaryadning belgisi va nisbiy o ' lchami ) odatda o ' zgarmasdan qoladi . Emperikmas hisoblarda atomlar zaryadi bazis kengyishilarida odatda absolyut qiymatgacha oshadi . Moddaning hosil bo’lish issiqligini hisoblash. Molikulalarning hosil bo’lish issiqligi fundamental termokimyoviy kattalik hisoblanadi. Biroq ularning qiymati ko’pchilik organic brikmalar uchun noma`lum, shuning uchun bu kattaliklarning kvant kimyoviy hisoblash organic kimyo nuqtayi nazarida qaraganda katta ahamiyatga ega. Yarim emperik MDQQHO/3 va MPDP usullari parametrlari shunday tanlab olinganki, organik moddalarning hosil bo’lish issiqliklari qiymati tajriba natijalari bilan yaxshi moslik berishiga qaratilgan. Molekulani hosil bo’lish issiqlikini hisoblashdagi o’rtacha xatolik MDQQHO usulida 38 kJ/mol, MPDP usulida – 25 kJ/mol ga teng. Molekula hosil bo’lish issiqligi va atomlashtirish issiqligini emperikmas usul bilan hisoblash nisbatan murakkabroq. Hattoki uncha katta bo’lmagan molekulalar uchun emperikmas 6-31GF* bazisida hisoblanganda, hosil bo’lish issiqligi qiymati 100 kJ/mol gacha oshirib yuborish bilan xatolikga olib keladi. Bu foydalanadigan bazisning to’liqmasligi va elektron korrelyatsiya energiyasini hisobga olmaslik bilan bog’lanadi. Molekula o’lchami ortib borishi bilan hosil bo’lish issiqligi emperikmas hisobda xatolar oshib borsada, biroq sezilarli darajada bo’lsada sistematik xarakter kasb etadi. Shuning uchun ularni aditiv sxema bo’yicha so’ngi natijalar korrelyatsiyasi yordamida yamaytirish mumkin. Tanlab olingan empeik parametrlar bilan hisob shuni ko’rsatdiki, ular yordamida organik molekulalar hosil bo’lish issiqliklarini hisoblashda: quydagi bazislarda foydalanilganda OST-3GF bazisida 45 kJ/mol gacha, 3-21GF va 6- 35 31GF* bazisilarida 29 va 25 kJ/mol gacha (jadval 1.4 ilova A), natijalardagi xatoliklarni kamaytirish mumkin. 2.3-jadval Tajribadagi hosil bo’lish issiqligi va bu qiymatlarni kavnt-kimyoviy usullar yordamida hisoblashdagi xatoliklar. Molekula Tajribaviy qiymati Usullar bilan hisoblashdagi xato 3-21GF 6-31GF* MPDP 1 2 3 4 5 Metan -75 -4 2 25 Etan -85 1 8 2 Propan -104 2 8 0 Etilen -52 -7 -10 12 Propilen 21 8 -10 0 sis-Buten – 2 -8 - 15 -9 trans - Buten – 2 -13 -13 13 -9 H 2 C=CMe 2 -18 -16 12 9 H 2 C=C=CH 2 192 -11 -29 -8 H 2 C=CH-CH=CH 2 109 -20 52 12 C 2 H 2 228 -7 -33 12 C H 3 C C H 186 2 -25 -15 C H 3 C C M e 146 2 20 -44H C C C CH 475 6 45 -46 Siklopropan 53 -35 -10 -6 Siklopropen 278 -77 -44 8 Siklobuten 158 -47 -34 -26 Benzol 83 -11 45 6 H 2 O -243 -20 -11 -14 H 2 O 2 -136 77 13 -24 CO -111 39 56 85 CO 2 -395 31 64 79 36 CH 3 OH -202 22 -21 -39 C 2 H 5 OH -236 23 -20 -29 CH 2 O -109 15 33 -29 HCOOH -381 47 -54 -8 CH 3 CHO -167 15 83 -11 CH 3 COCH 3 -218 17 -32 10 CH 3 OCH 3 -185 48 -44 -30 NH 3 -46 -4 -17 20 N 2 H 4 96 32 -8 -36 sis – HN=NH 214 -33 -16 -72 HN 3 295 -72 44 11 CH 3 NH 2 -23 14 0 -8 CH 3 NCH 3 -18 22 8 -9 HCN 136 37 5 11 CH 3 CN 88 58 14 -8 CH 3 NC 150 34 - 102N C C N 310 94 6 -33 HNO 2 -79 -15 - -92 N 2 O 80 -64 -16 47 O’rtacha xatolik - 29 25 26 2.4-jadval Molekula hosil bo’lish issiqligini emperikmas usullar bilan hisoblash uchun korrektriluvchi parametrlar Atom Usul OST-3GF 3-21GF 6-31GF* N -0 ,57429 -0,56908 -0,56912 S -37,40983 -37,67347 -37,88940 N -53,74645 -54,14898 -54,46617 O -73,77352 -74,36308 -74,78492 Bunday tuzatishlarni sirt potensial energiyasini hisoblashda foydalanib bo ’ lmaydi , ma ` lumki reaksiya davomida strukturalar hosil bo ’ ladi va bu 37 strukturalardagi ba ` zi bog ’ lar qisman uzilgan , ba ` zilari esa qisman hosil bo ’ lgan va bunday atomlar orasida valent bog ’ lanish bo ’ ladi deb aytib bo ’ lmaydi , bunday atomlar orasida esa bo ’ lmaydi . Biroq buday tipdagi tuzatishlarni reaksiya issiqlik effektlaarini hisoblashda va ko ’ pchilik amaliy masalalarni yechishda foydalanish mumkin . Reaksiyalar issiqlik effektlarini hisoblash . Issiqlik effekti kattaligi kimyoviy reaksiya yoki alohida elementar bosqichi borishini termodinamik jihatdan bo ’ lishi mumkinligini baholash imkonini beradi . Har qanday holatda ham issiqlik effektlar haqidagi ma ` lumotlar organic brikmalar reaksion qobiliyatini o ’ rganishda keng qo ’ llaniladi . Shuni ham e ` tiborga olish kerakki issiqlik effektlarni hisoblash kvant kimyosi uchun g ’ oyat murakkab masala sanaladi , chunki bu kattalikni to 4 kJ / mol aniqlikgacha ( kimyoviy aniqlik ) bilish kerak . Yarim emperik usullar ichidan nisbatan keng ishlatiladigani MDQQHO va MPDP usullari , buning ustiga MPDP usuli aniqroq natijalar beradi . Jadval 1.6 ilova A da ba ` zibir izomerlanish reaksiyalari uchun shu usul bilan hisoblangan issiqlik effektlari berilgan . Bu ma ` lumotlardan ko ’ rinib turibdiki ba ` zi bir reaksiyalar uchun tajribalar natijalari bilan mosligini ko ’ rishimiz mukin , ammo ba ` zi bir holatlar uchun xatolik juda katta . Organik moddalarni issiqlik effektlarini emeperikmas hisoblar bilan hisoblashda tanlangan usulning ahamiyati juda katta. Valent-bo’linish bazislarida to’yingan molekulalar bilan boradigan reaksiyalar uchun xatolik 40 kJ/mol atrofida bo’ladi, agar molekulada karrali bog’lar yoki kuchlangan bog’lar bo’lsa, u holda xatolik odatda 2 marta atrofida ortadi. Yuqorida qayd etilgan asosida kelib chiqadigan xulosalar: 1. Zamonaviy kvant-kimyoviy hisoblashlar moddalar tuzilishi, xossalari va reaksiyalarning borishini baholash imkoniyatini beradi. 2. Zamonaviy kvant-kimyoviy hisoblashlarning dasturiy ta’minoti (ChemOfficce, HyperChem, Gaussian, Games, Spartan va boshqalar) yaratilgan. 38 3. Flavanoidlar bilan d-elimentlar ionlari kompliks birikmalarini hosil bo’lishi kvant kimyoviy asoslanmagan. II.BOB. KVANT-KIMYOVIY DASTURLAR VA ULARDA HISOBLASHLARNI AMALGA OSHIRISH 3 .1 Chemoffice/Chem3D dasturi bilan ishlash I. Chem3D dasturi bilan ishlash [70,71] . 39 Dasturning ishchi oynasi qanday ochiladi ? Buning uchun “Ishga tushir” (“Pusk”) menyusidan Dasturlar ( Programmi) zakladkasi , keyin esa ChemOffice papkasi tanlanadi . Undan esa Chem3D zakladkasi tanlanadi. Dasturning grafik interfeysi (1-rasm) foydalanuvchi uchun hisoblashlarni juda qulay va ko‘rgazmali bo‘lishini ta’minlaydi. Dastur interfeysi molekulani ifodalash uchun oyna, menyu va buyruqlar qatorlari hamda turli instrumetlar to‘plamidan iborat. Model oynasi vazifasini ishchi faza tashkil etib, unda molekulaning modellashtirilishi amalga oshiriladi. Bu fazo nafaqat molekulani ifodalovchi oynadan tashqari qatorning holati va aylanish yo‘lagidni ham o‘z ichiga olgan. Model haqidagi tektli ma’lumotlar xabarlarni chiqarish uchun mo‘ljallangan oynaga chiqariladi. Quyida modellarning oyna elementlari qo‘llaniladigan masalaning tiplari jadvalshaklida keltiriladi. 3.1-Jadvali Element Tushuncha Model oynasi Ishchi fazo - unda modelning tasviri kiritiladi, tuzish va o‘zgartirish jarayonlari amalga oshiriladi. Modelning qanday yoyilgan va uning masshtabiga qaramasdan dekart sistemasi koordinatasining hisob boshlanish no‘qtasi (0,0,0) oyna markaziga joylashtiriladi. Dekart koordinat sistemasining o‘qlari model oynasiga nisbatan harakatsiz qoladi. Satrning holati Berilgan modelning faol chegaralari va modelning yashiringan atomlari haqidagi ma’lumotlarni aks ettiradi. Aylanish yo‘laklari (paneli) Qaysi atom ajratib, belgilanganiga bog‘liq holda turli o‘qlar atrofida aylanishlarni amalga oshiradi. Oyna sarlohasi Model saqlangan fayl nomini aks ettiradi Satr menyusi Model bilan amalga oshirilishi mumkin bo‘lgan 40 operatsiyalar menyusidan tashkil topgan. 3.1 -rasm. Chem3D dasturining grafik interfeysi. 3.2-jadvali Masshtablash paneli modelning o‘lchamlarini o‘zgartirish imkonini beradi. Masshtablash paneli elementlari Tushuntirish Kichraytirish Masshtabni kichiklashtiradi. U bir marta bosilsa, mashtab 10 % ga kichiklashadi. Kattalashtirish Masshtabni kattalashtiradi. U bir marta bosilsa, mashtab 10 % ga kattalashadi. Modelni tuzish uchun instrumentlar to‘plami modellarni tuzish va ularni boshqarish imkonini beradi. 3.2. Modelni tuzish 41 Yangi modelni yaratish uchun Fayl (File) menyusidan Yarat - Sozdat (New model) tanlanadi . Keyin to‘g‘ridan-to‘g‘ri modelni tuzishga kirishiladi . Misol sifatida atseton molekulasi modelini tuzish tartibi amalga oshiriladi. 1. Modelning uglerodli asosini yaratish . Birinchi qadamda modelning uglerodli asosi yaratiladi. Buning uchun bog‘larni yaratish instrumentidan foydalanib, bog‘ yaratiladi. Ushbu instrument qo‘llanilganda faqat uglerod-uglerod bog‘i yaratiladi. Buning uchu bir bog‘ instrumenti bosiladi va oynada uni istalgan yo‘nalish bo‘yicha uzaytirib (sichqoncha knopkasi bilan oyna maydoni bo‘yicha bosiladi va uning chap tomondagi tugmasi bosilgan holda istalgan tomonga tortiladi va qo‘yib yuboriladi) bog‘ chiziladi. Modelga yana bog‘larni qo‘shish uchun bog‘lar instrumentlari panelidan kerakli bog‘ instrumenti tanlanadi. Maydondagi model qaysi atomiga bog‘ qo‘shiladigan bo‘lsa, u tanlanadi. Sichqoncha chop tugmachasi bosilgan holda bog‘ kerakli no‘qtagacha cho‘ziladi. SHundan keyin bosib turilgan tugmacha qo‘yib yuboriladi. Standart to‘g‘rilangan holatlarda uglerod atomlari paydo bo‘lishi bilan uglerod atomining gibridlanish darajasiga mos ravishda avtomatik ravishda vodorod atomlari modelga qo‘shiladi. 3.2-rasm 1-qadam 2-qadam 2. Modelga geteroatomlarni kiritish 42 Molekulaning uglerod asosi yaratilgandan keyin unga geteroatomlarni kiritib, modelni o‘zgartirish mumkin. Modelga geteroatomni kiritish uchun quyidagi usuldan foydalanish mumkin: Birinchidan bog‘lar yaratish instrumentining qo‘shimcha bog‘i yaratiladi (3-, 4-qadam). Undan keyin instrementlar to‘plamidan atomlar tipini berish instrumenti tanlanadi va uning o‘rniga geteroatom almashtiriladigan atom bo‘yicha bosiladi (5-qadam). SHundan keyin tekstni kiritish uchun o‘chib yonadigan kursorli kattak (yacheyka) paydo bo‘ladi. Ushbu kattakka geteroatomning belgisi teriladi, shundan keyin klaviaturaning Enter klavishi bosiladi. Natijada tanlangan uglerod (yoki vodorod) atomi geteroatomga almashtiriladi. 3-qadam 4-qadam 3.2-rasm 5-qadam 6-qadam Qo‘shimcha funksiyalar. Modeldagi ortiqcha elemetlarni instrumentlar panelidagi kerakli tugmachani modelning keraksiz qismiga bosish orqali amalga 43 oshiriladi. Modelning ma’lum qismini ajratish uchun ajratish instrementifdan foydalaniladi. Molekulaga (masalan, svitterionlar uchun) zaryad qo‘yish uchun quyidagi ikki usuldan foydalanish mumkin: - Teks instrumentidan foydalanib . Zarya qo‘yilishi lozim bo‘lgan atom ustiga ko‘rsatkich bosiladi va klaviaturada «+» yoki «-» teriladi. Terilgan zaryad keyingi hisoblashlar uchun dastur tomonidan avtomatik holda qayd etiladi - Kalit so‘zlarni qo‘llab . MOPAC menyusidan Energiyani minimallashtirish - Minimizatsiya Energii ( Minimize Energy) tanlanadi . Keyin Umumiy - Obshee ( General ) menyudan , Qo‘shimcha kalit so‘zlar - Dopolnitelnie klyuchevie slova ( Additional Keywords) kattagiga CHARGE=n kalit so‘zi teriladi. Bunda n musbat yoki manfiy zaryadga javob beradi (-2, -1, +1, +2 va h.z.). Ikkala usulda olingan zaryadning taqsimlanishi bir hil bo‘lmasligi ham mumkinligi alohida ta’kidlash lozim. 3.3. Kvant-kimyoviy hisoblashlar. MOPAC MOPAC dasturi turli molekulalarda yarim empirik hisoblashlar uchun mo‘ljallangan. Dastur qo‘llanilishi bo‘yicha chegaraga ega, chunki unda 250 ta og‘ir atomlarning kerakli parametrlari mavjud. Quyida bajariladigan hisoblashlarning ish tartibi asosiy terminlar (molekulalar tuzilishini maqbullashtirish, energiyani minimallash, nuqtali hisoblashlar) haqidagi bilimlarni bilishni talab etadi. Hisoblashlar uchun quyidagi tipdagi asosiy masalalar ajratiladi: - energi yani minimallashtirish; - o‘tish holatini izlash; - mole kulaning turli xossalarini hisoblash (dipol momenti, tenzorlar, zaryadli taqsimlanish va boshqalar). 3.4. Modelning energiya minimumini izlash, molekula xossalarini hisoblash Dasturlarni ishga tushurish ( Zapusk programmi ). Energiyani minimallashtirish bu eng birinchi va zarur bo‘lgan va bajralishi lozim bo‘lgan ishlardan biridir. Bu molekulaning boshqa xossalari bo‘yicha aniq 44 ma’lumotlarni olishning garovidir. SHuning uchun molekula xossalarini hisoblashga kirishishdan oldin modelning energiyasi minimallashtirilishi lozim. Energiyani minimallashtirish uchun MOPAC menyusidan Energiyani minimallash - Minimizatsiya energii ( Minimize Energy) (7-qadam) tanlanadi. SHundan keyin amalga oshiriladigan ishlarning muloqat oynasi paydo bo‘ladi. Muloqat oynasi to‘rtdda menyuchalardan tashkil topgan: masala tipi – tip zadachi (Job type) , nazariya tipi - tip teorii (Theory) , xossa - svoystva(Properties) , umumiy - obshee (General) . Masala tipi - tip zadachi (Job type) (8-qadam) menyuchasida displey ekraniga chiqariladigan hisoblash natijalarini nazorat qiladigan va gradientning minimal qiymatini beradigan opsiyalar to‘plamini o‘rnatish mumkin. 3.3-rasm 7-qadam 8-qadam Masala tipi - tip zadachi (Job type) menyuchasida yana qanday opsiyalarni tanlash mumkin ?: 3.3-jadval Agar siz xoxlasangiz ..... U holda ....... Topensial energiya sirtida minimumni izlash aniqligining me’zonini bering Buning uchun klaviatura yordamida – Gradientning minimal qiymati - Minimalnoe znachenie gradienta (Minimum RMS Gradient ) ni tering. Agar siz <0.01 qiymatni 45 bermoqchi bo‘lsangiz, u holda qo‘shimcha tayan iboralar seksiyadan LET ni berishingiz lozim. Agar topensial energiya sirtidagi “tepalik” ahamiyatsiz bo‘lsa, u holda minimallashtirish ishlari to‘xtatiladi. Bunday holda mahalliy (lokal) minimumga erishilganlik haqida gapiriladi. Indamay turishda (po umolchaniyu) gradient qiymati 0.100 ga teng bo‘lib, aniqlik va xisoblash vaqti foydasiga eng maqbul tanlovdir. Bu kiymatning kamaytirilishi hisoblashlarni sustlashtiradi, chunki minimum sohasiga yakinlashgan sayin unga etishish uchun ko‘p vaqt talab etadi. Xuddi shuningdek gradient qiymatining oshirilishi ham hisoblash natijalari aniqligini oshirilishiga olib kelmaydi. Qancha gradientning qiymati katta bo‘ladigan bo‘lsa, shuncha minimum holatidan uzoqlashish kuzatiladi. Lekin konformatsion analizda bu holat bahosiz yordam berishi mumkin. Molekulalar konformatsiyasi barqaror bo‘lib, ular energiya bo‘yicha fark qiladi. SHuning uchun ham juda kichik gradient berib, minimallashtirish natijasida eng quyi energiyaga javob beradigan konformatsiya topiladi. Maqbullashtirishning har bir qadamida minimallashtirish jarayonini “tirik” kuzatish Har bir qadamni aks ettirish - Otobrajenie kajdogo shaga (Display Every Iteration). Eslatma: Har bir qadamni minimallashtirish aks ettirish va ma’lumotlarni saqlash hisoblash vaqtini keskin oshishiga olib keladi. Minimallashtirishning har Har bir qadam natijalarini yozish - Zapis 46 bir qadamini qayta takrorlash uchun uni vidiotasvir kadri sifatida yozish rezultatov kajdogo shaga (Record EveryIteration). Hisoblashlar natijalari-ni xabar shaklida aks ettirish O‘lchashladan xabar shaklida nusxa ko‘chirish - Kopirovat izmereniya v vide soobsheniya (CopyMeasurements to Messages) . Nazariya tipi - tip teorii (Theory) menyuchasi (9-qadam) masala uchun usul va foydalaniladigan to‘lqin funksiyaning berilishida ishlatiladi. Buning uchun birinchidan, mos usul ( AM1, RM3 va h.z.), ikkinchidan esa mos to‘lqin funksiyasi tanlanadi. Wave Function menyusidan Xartri-Foka ( Closed Shells i Open Shells ) chegaralangan -ogranichennim (RHF) va gegaralanmagan - neogranichennim (UHF) usul tanlanadi. Tinch turganda yopiq va ochiq bulutli sistemalar uchun chegaralangan -ogranichennim (RHF) Xartri-Foka ( Closed Shells i Open Shells ) qo‘yilgan bo‘ladi. Agar model ochiq eletronli bulutga ega bo‘lsa, u holda chegaralangan Xartri-Foka usulining polielektron yaqinlashuvi va konfeguratsion o‘zaro ta’sir (KUT) usuli sistemalarning singletli mirohalatlari uchun amal qiladi. 3.4 rasm 9-qadam 47 Xartri-Fokaning chegaralanmagan usuli alternativ bo‘lib, u yopiq hamda ochiq sistemalardagi molekulalarni hisoblash uchun qo‘llaniladi, lekin hisoblashlar uchun kamida ikki marta ko‘p vaqt talab qiladi. Xartri-Fokaning chegaralangan usuli amal qilishi uchun to‘lqin funksiyaning YOpiq buluti - Zakritaya obolochka ( Closed Shell ( Restricted ) tanlanishi kerak. Xartri-Fokning chegaralanmagan usuli amal qilishi uchun to‘lqin funksiyaning Ochiq buluti- Otkritaya obolochka ( Open Shell ( Unrestricted ) tanlanadi. MOPAC dasturi “indamay turgan” (po umolchaniyu) bo‘yicha model uchun minimal energiyani izlashda gradient bo‘yicha tushish algoritmini (Eigenvector Following , EF ). Lekin boshqa Broyden –Fletcher –Goldfarb – SHanno ( BFGS ) algoritmidan ham foydalanish mumkin . Uni berish uchun qo‘shimcha tayanch iboralar kattagiga EF ili BFGS kalit iboralarni kiritish kerak. Bu shartlar MOPAC dasturi tomonidan avtomatik ravishda qabul qilinadi. Xossa – svoystva (Properties) menyuchasi (10 qadam). MOPAC dasturi dipol momenti, zaryadlar taqimoti, qutblanish tenzorlari, molekulaning elektrostatik potensiallari va boshqalarni hisoblash imkonini beradi. 10-qadam 48 11-qadam 3.5- rasm 12-qadam Zaryad taq s imotini hisoblash uchun Milliken yoki Vang-Ford modeli ni olish mumkin. Lekin Vang-Ford modeli AM1 usulidagi poluempirik hisoblashlarda qo‘llaniladi. Xossa – svoystva (Properties) ning muloqat oynasida molekulaning qiziqtirgan hossalarini oldindan tanlash maqul. 49 Hisoblashlar uchun barcha shartlar berilganidan keyin umumiy - obshee (General) menyuchasida hisoblash natijalarini saqlash uchun direktoriya ko‘rsatiladi va fayl saqlanadi (11-qadam). Buning uchun Top – Nayti ( Browse ) (12-qadam) tanlanadi. Hisoblashlarni bajarish uchun Ishga tushurish - Zapustit ( Run ) tugmasi bosiladi. Hisoblashlar tugaganidan keyin hisoblashning barcha ma’lumotlarini oldindan tanlangan pakadagi «*.out» kengaytmasi bilan berilgan fayldan (masalan, atseton.out) topish mumkin. IV BOB. FLAVONOIDLARNING BA’ZI D-ELEMENTLAR IONLARI BILAN HOSIL QILGAN KOMPLEKSLARINI KVANT KIMYOVIY TAHLILI 4.1. Ba’zi flavonoidlar molekulalarining tuzilishini kvant-kimyoviy tahlili Kversetin molekulasining tuzilishi: 4.1-rasm. Kversetin molekulasida funksional guruhlar joylashishi 4.2-rasm. Kversetin molekulasining 3,4 va C electron zichlik taqsimoti 4 .1-jadval Kversetin molekulasining Z- matritsasi N (I) NA:I NB:NA:I NC:NB:NA:I NA NB NC 50 1. C 0.000000 0.000000 0.000000 2. C 1.395169 0.000000 0.000000 1 3. C 1.400183 122.87275 9 0.000000 2 1 4. C 1.405026 117.27672 0 0.150161 3 2 1 5. C 1.403964 122.05232 8 0.597574 4 3 2 6. C 1.397367 117.51458 3 -1.113713 1 2 3 7. C 1.484937 121.91843 6 -176.983908 4 3 2 8. C 1.490758 115.05081 4 159.052541 7 4 3 9. C 1.355770 118.51454 8 20.524149 8 7 4 10. O 1.363158 122.22498 9 177.182727 5 4 3 11. C 6.088373 110.95147 3 14.786238 1 2 3 12. C 1.486970 120.57928 3 -178.051142 9 8 7 13. C 1.401061 123.92488 0 -35.374600 12 9 8 14. C 1.395480 120.85499 1 -177.997919 13 12 9 15. C 1.396410 121.26066 6 2.019785 14 13 12 16. C 1.396657 122.57188 0 177.349469 11 12 9 51 17. O 1.358998 121.64792 6 179.773770 1 2 3 18. O 1.361374 119.05796 7 -179.264746 3 2 1 19. O 1.226161 123.10281 1 -12.409620 7 4 3 20. O 1.358345 120.90188 1 -179.677624 16 11 12 21. O 1.358586 121.96723 5 178.555095 15 14 13 22. O 1.358332 116.43164 6 -153.458548 8 7 4 23. H 1.102481 118.41900 6 179.397297 2 1 6 24. H 1.102393 118.73696 4 -178.478383 6 1 2 25. H 1.102079 120.24901 5 -2.774062 11 12 9 26. H 1.101070 121.22172 8 -0.924571 13 12 9 27. H 1.102230 119.59922 4 179.904836 14 13 12 28. H 0.971326 108.97164 9 178.307121 17 1 2 29. H 0.966847 112.33180 7 -178.824051 18 3 2 30. H 0.970192 109.68465 4 1.455484 20 16 11 31. H 0.972451 107.70129 3 -176.472107 21 15 14 52 32. H 0.969691 110.09203 3 165.830832 22 8 7 Ushbu maritsa asosida hisoblangan va maqbullashtirilgan kversetin molekulasining modeli 4.3-rasmda keltirilgan. 4 .3-rasm. Maqbullashtirilgan kversetin molekulasining modeli 4 .3-rasmda keltirilgan modelga ko‘ra kversetin molekulasi metall ionlari bilan 3-ugleroddagi gidroksil guruhning vodorodi bilan almashinishi (18O-28H) va 7-ugleroddagi kislorod (17O) bilan donor-akseptor bog‘ hosil qilishda ishtirook etish ehtimoli yuqori. Kversetin molekulasida atomlar atrofida elektron zichligining taqsimlanishi 4.2-jadval da keltirilgan. 4.2-jadval Kversetin molekulasida atomlar atrofida elektron zichligining taqsimlanishi Atom No Type Charge Atom electron density 1. C 0.260996 3.7390 2. C -0.326674 4.3267 3. C 0.294951 3.7050 4. C -0.366052 4.3661 5. C 0.225551 3.7744 53 6. C -0.324620 4.3246 7. C 0.507285 3.4927 8. C -0.062058 4.0621 9. C 0.065584 3.9344 10. O -0.102560 6.1026 11. C -0.150130 4.1501 12. C -0.072707 4.0727 13. C -0.102066 4.1021 14. C -0.147732 4.1477 15. C 0.084607 3.9154 16. C 0.044828 3.9552 17. O -0.299795 6.2998 18. O -0.304622 6.3046 19. O -0.494788 6.4948 20. O -0.312327 6.3123 21. O -0.305853 6.3059 22. O -0.297019 6.2970 23. H 0.151342 0.8487 24. H 0.158130 0.8419 25. H 0.147526 0.8525 26. H 0.149467 0.8505 27. H 0.145054 0.8549 28. H 0.293929 0.7061 29. H 0.287775 0.7122 30. H 0.292430 0.7076 31. H 0.281100 0.7189 32. H 0.278449 0.7216 4.2-jadavalda keltirilgan ma’lumotlardan ko‘rinib turibdiki, 28H atrofidagi elekton zichligi molekuldadagi boshqa vodorodlarga qaraganda past 54 elekton zichliikka ega, ya’ni uning qiyomati bosh 0.7061 ga teng. Shuning uchun ham u metall ioniga oson almashadi. Kversetin molekuasining hisoblangan dipol momenti bo‘yicha natijalar 4.3-jadvalda keltirilgan. 4 .3-jadval Kversetin molekuasining hisoblangan dipol moment DIPOLE X Y Z TOTAL POINT-CHG. -6.743 -1.050 -1.267 6.941 HYBRID -1.411 0.105 -0.353 1.458 SUM -8.154 -0.944 -1.620 8.367 Ushbu 4.3-jadvalda keltirilgan ma’lumotlarga ko‘ra shuni qayd etish mumkinki, kversetin molekulyaasi yuqori qutblilikka ega bo‘lgan molekula. Uning qayd etilgan xossasi molekular tarkibining ko‘p funksionalligi bilan izohlanadi. Shuning uchun kversetin molekulasi supramolekulyar sistema va organik ligan vazifasini o‘tab, koordinatsion birikmalar hosil qilishga moyil. Yuqorida qayd etilgan yondoshuv asosida Rutin molekulasining tuzilishi hisoblandi va uning maqbul geometriyasi topildi. Rutin molekulasining Z- matritsasi 4.4-jadvalda berilgan. 4.4-jadval Rutin molekulasining Z-matritsasi N (I) NA:I NB:NA:I NC:NB:NA:I NA NB NC 1. C 0.000000 0.000000 0.000000 2. C 1.395731 0.000000 0.000000 1 3. C 1.399442 122.89130 7 0.000000 2 1 4. C 1.408193 117.75022 0 0.119180 3 2 1 5. C 1.403483 121.36955 5 1.173971 4 3 2 55 6. C 1.394796 117.13057 1 -0.997265 1 2 3 7. C 1.484927 121.88384 6 -178.894820 4 3 2 8. C 1.493491 117.51380 8 -175.809717 7 4 3 9. C 1.358248 117.61801 2 -0.859983 8 7 4 10. O 1.359828 123.52673 9 179.897894 5 4 3 11. C 6.495978 107.11589 0 5.377253 1 2 3 12. C 1.489147 119.95369 1 177.763654 9 8 7 13. C 1.399956 122.66339 9 -50.010380 12 9 8 14. C 1.395076 119.61365 3 171.194613 13 12 9 15. C 1.399443 121.22305 2 1.794459 14 13 12 16. C 1.396766 121.47391 5 -171.894549 11 12 9 17. O 1.358769 121.92177 8 179.199404 1 2 3 18. O 1.361804 118.31281 0 179.483640 3 2 1 19. O 1.227416 122.30205 2 2.390369 7 4 3 20. O 1.358274 120.69361 7 176.617236 16 11 12 56 21. O 1.358466 121.81902 6 -177.993029 15 14 13 22. O 1.378150 114.83934 7 179.345265 8 7 4 23. C 8.775034 74.032480 3.297405 1 2 3 24. C 1.408993 118.73068 6 130.512641 22 8 7 25. O 1.409410 109.39807 1 -69.607016 24 22 8 26. C 1.407033 110.21648 2 171.299940 25 24 22 27. C 1.529486 110.19192 7 61.194838 26 25 24 28. C 1.515082 107.08968 9 -175.270142 23 24 22 29. O 1.403775 109.99010 9 -176.609404 28 23 24 30. O 1.405502 109.10788 0 -57.513928 23 24 22 31. O 1.408526 111.24099 4 -174.323622 27 26 25 32. C 1.525703 110.08298 3 -174.103443 26 25 24 33. O 1.404960 106.83774 2 154.338165 32 26 25 34. C 10.268615 87.787569 54.059888 1 2 3 35. C 1.524423 131.76507 5 -166.617312 34 1 2 36. C 1.515109 110.35798 3 105.463541 35 34 1 57 37. C 1.510004 108.16381 1 -54.792591 36 35 34 38. C 1.406008 115.24249 1 168.288558 33 32 26 39. O 1.403594 110.25693 3 56.863746 34 35 36 40. O 1.406379 109.75647 4 175.538128 37 36 35 41. O 1.404779 109.51808 7 -174.306354 36 35 34 42. C 1.528872 111.92430 6 177.061009 34 35 36 43. O 1.406333 111.05428 9 176.256362 35 34 39 44. H 1.102416 118.28059 7 179.246196 2 1 6 45. H 1.102829 118.46058 4 -179.813340 6 1 2 46. H 1.102098 119.92802 2 3.295651 11 12 9 47. H 1.101865 120.57228 8 -4.648010 13 12 9 48. H 1.101992 119.51222 7 -176.164713 14 13 12 49. H 0.971677 108.77557 7 -179.921253 17 1 2 50. H 0. 965645 112.86995 0 -175.435305 18 3 2 51. H 0.969983 109.68148 8 -1.778877 20 16 11 58 52. H 0.972706 107.73942 4 -179.680283 21 15 14 53. H 1.113186 111.42113 8 61.524966 23 24 22 54. H 1.102184 110.60339 9 50.001143 24 22 8 55. H 1.118470 107.54692 8 -58.012626 26 25 24 56. H 1.114632 110.05885 5 67.052462 27 26 25 57. H 1.115443 110.53283 1 65.658183 28 23 24 58. H 0.960742 108.60449 6 -57.234355 29 28 23 59. H 0.960901 109.05920 9 55.551049 30 23 24 60. H 0.961928 107.73935 7 171.864800 31 27 26 61. H 1.114087 110.85437 7 36.413992 32 26 25 62. H 1.112383 110.66713 1 -84.845186 32 26 25 63. H 1.117146 109.80835 9 -62.586850 34 35 36 64. H 1.114737 110.16894 6 -65.209909 35 34 39 65. H 1.114076 111.19344 0 66.980766 36 35 34 66. H 1.115247 110.61194 0 -66.393377 37 36 35 59 67. H 1.112290 110.63557 4 -48.929491 38 33 32 68. H 0.962353 109.09911 6 -172.448880 40 37 36 69. H 0.960605 108.57230 0 173.665353 41 36 35 70. H 1.114350 110.94845 2 -179.436126 42 34 35 71. H 1.113613 111.51089 6 60.923887 42 34 35 72. H 1.113798 111.16302 9 -59.640377 42 34 35 73. H 0.961844 107.80885 9 -173.802789 43 35 34 Ushbu maritsa asosida hisoblangan va maqbullashtirilgan rutin molekulasining modeli 4 .4-rasmda keltirilgan. 4.4-rasm. Maqbullashtirilgan rutin molekulasining modeli 60 4.4-rasmda keltirilgan modelga ko‘ra rutin molekulasi metall ionlari bilan 3-ugleroddagi gidroksil guruhning vodorodi bilan almashinishi (18O-49H) va 7- ugleroddagi kislorod (17O) bilan donor-akseptor bog‘ hosil qilishda ishtirook etish ehtimoli yuqori. rutin molekulasida atomlar atrofida elektron zichligining taqsimlanishi 4.5-jadvalda keltirilgan. 4.5-jadval Rutin molekulasida atomlar atrofida elektron zichligining taqsimlanishi Atom No Type Charge Atom electron density 1. C 0.264262 3.7357 2. C -0.331802 4.3318 3. C 0.296389 3.7036 4. C -0.355301 4.3553 5. C 0.235407 3.7646 6. C -0.334791 4.3348 7. C 0.500653 3.4993 8. C -0.140545 4.1405 9. C 0.192808 3.8072 10. O -0.087609 6.0876 11. C -0.129798 4.1298 12. C -0.113445 4.1134 13. C -0.074889 4.0749 14. C -0.149808 4.1498 15. C 0.094910 3.9051 16. C 0.036698 3.9633 17. O -0.298997 6.2990 18. O -0.310617 6.3106 61 19. O -0.514917 6.5149 20. O -0.309447 6.3094 21. O -0.305121 6.3051 22. O -0.189325 6.1893 23. C 0.020710 3.9793 24. C 0.133662 3.8663 25. O -0.299339 6.2993 26. C 0.045867 3.9541 27. C 0.041554 3.9584 28. C 0.029946 3.9701 29. O -0.394787 6.3948 30. O -0.387382 6.3874 31. O -0.387739 6.3877 32. C 0.048865 3.9511 33. O -0.300834 6.3008 34. C 0.068439 3.9316 35. C 0.036937 3.9631 36. C 0.038670 3.9613 37. C 0.001820 3.9982 38. C 0.173021 3.8270 39. O -0.327249 6.3272 40. O -0.400273 6.4003 41. O -0.400825 6.4008 42. C -0.139947 4.1399 43. O -0.402404 6.4024 44. H 0.151417 0.8486 45. H 0.158868 0.8411 46. H 0.150936 0.8491 47. H 0.146304 0.8537 48. H 0.144183 0.8558 49. H 0.294095 0.7059 62 50. H 0.291988 0.7080 51. H 0.290752 0.7092 52. H 0.281109 0.7189 53. H 0.108619 0.8914 54. H 0.089329 0.9107 55. H 0.093112 0.9069 56. H 0.094029 0.9060 57. H 0.098502 0.9015 58. H 0.267971 0.7320 59. H 0.266846 0.7332 60. H 0.264322 0.7357 61. H 0.069928 0.9301 62. H 0.078545 0.9215 63. H 0.087720 0.9123 64. H 0.091939 0.9081 65. H 0.097956 0.9020 66. H 0.104477 0.8955 67. H 0.108784 0.8912 68. H 0.269833 0.7302 69. H 0.271319 0.7287 70. H 0.059858 0.9401 71. H 0.068960 0.9310 72. H 0.056861 0.9431 73. H 0.268015 0.7320 4 .5-jadavalda keltirilgan ma’lumotlardan ko‘rinib turibdiki, 28H atrofidagi elekton zichligi molekuldadagi boshqa vodorodlarga qaraganda past elekton zichliikka ega, ya’ni uning qiyomati bosh 0.7059 ga teng. Shuning uchun ham u metall ioniga oson almashadi. Rutin molekuasining hisoblangan dipol momenti bo‘yicha natijalar 4.6- jadvalda keltirilgan. 63 4.6-jadval Rutin molekuasining hisoblangan dipol moment DIPOLE X Y Z TOTAL POINT-CHG. -5.719 -0.481 0.714 5.783 HYBRID -0.667 1.081 0.806 1.504 SUM -6.386 0.600 1.520 6.592 Ushbu 4.6-jadvalda keltirilgan ma’lumotlarga ko‘ra shuni qayd etish mumkinki, rutin molekulyaasi yuqori qutblilikka ega bo‘lgan molekula. Uning qayd etilgan xossasi molekular tarkibining ko‘p funksionalligi bilan izohlanadi. Shuning uchun rutin molekulasi supramolekulyar sistema va organik ligan vazifasini o‘tab, koordinatsion birikmalar hosil qilishga moyil. Shuning uchun ham kversetin va rutin molekulalarining ba’zi d-metallar ionlari bilan kompleks hosil qilish imkoniyatlari kvant-kimyoviy jihatdan baholanishi maqsadga muvofiq deb hisoblandi. 4.2. Kversetin flavonoidining Fe(II) ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmasini kvant kimyoviy baholash Flavonoidlar ko‘plab biologik va kimyoviy faollikka ega bo‘lgan polifenol birikmalari bo‘lib, karbonil va gidroksil guruhlari hisobiga metall ionlari bilan flavonoid/metall nanokompozitlarni hosil qilish imkoniyatiga ega [99]. Flavonoid va metall ionlari ishtirokida hosil qilingan xilat komplekslarning qo‘llanilishi, ularning lyumenitsent, anti yoki prooksidant, antigimolitik kabi xssolaridan kelib chiqadi. Shu bois, flavonoidlar va ba’zi oraliq metallar ionlaridan xelatlar hosil bo‘lish reaksiyalari mexanizmini kvant kimyoviy usullarda o‘rganish, reaksion markazlarni aniqlash hamda ularni miqdor jihatdan baholash orqali “struktura-xossa” o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘rnatish imkoniyatini beradi. Shu maqsadda mazkur ishda ham flavonoid kversetin va Fe (II)ionlaridan hosil bo‘lgan gibrid xelat kompleksning xosil bo‘lish mexanizmi, 64 barqarorlik konstantasi, molekulada zaryad zichligining taqsimoti, faollanish energiyasi kabi termodinamik parametrlari yarim emperik (RM3), Ab initio va DFT kabi kvant kimyoviy usullarda o‘rganildi. Flavonoidlar molekulasi tarkibidagi 3-OH guruhining glikozitlanishi (kversetindan rutingacha) hisobiga konyugatsiyani qisman yo‘qolishiga olib keladi. Bu esa o‘z navbatida molekulada induksion effektni o‘zgarishiga olib keladi [2]. Buni HOMO – LUMO bog‘lanishning kamayishi bilan tushuntirish mumkin ( 4.5- rasm). 4.5 -rasm. Kversetin molekulasi va k ver s etin- F e ( II ) bilan hosil qilgan kompleksning PM 3 da optimallashtirilgan kimyoviy strukturasi F e(II) kationi va kver s etin o‘rtasida kompleks hosil bo‘lishida flavonoidning aromatik halqadagi (A va C ) hamda kislorodli giterotsiklik halqadagi ( C )3,5,7,3', 4' pentagidroksillar hisobiga vujudga keladi. DFT usulida Fe(II) kationi va kversetinning 3'-OH hisobiga hosil bo‘lgan bog‘ning uzunligi 1,279 A°, 4'-OH hisobiga vujudga kelga bog‘ uchun 1,419 A° hamda 3-OH, 5- OH gidroksil guruhlari hisobiga vujudga kelgan bog‘larning uzunligi mos ravishda 1,456 A° va 1,318 A° ekanligi aniqlandi. Shuningdek, Fe(II) kationi va kversetinning turli gidroksil guruhlari hisobiga hosil bo‘lgan kompleksning bog‘ energiyalari Ab initio usulida hisoblandi (4.7-jadval). 4.7 -jadval Kversetin va Fe(II) kationi kompleksining Ab initio usulida hisoblangan bog‘ energiyalari 65 Kompleks 4 C=O va 5-O H, kkal/mol 3 ’ -O H va 4 ’ -O H, kkal/mol 3 C=O va 5-O H, kkal/mol Kver s etin- F e ( II ) 78,912 76,361 74,365 Jadvaldan, funsion guruhlarning bog‘ hosil qilish energiyasi 3C=O va 5- OH bog‘larida eng kam ekanligini ko‘rish mumkin. Fe(II) kationi va kveretstin kompleksining barqarorlik konstantalari Mulliken usulida hisoblandi. Bog‘ uzunligi kamayishi bilan kompleks barqarorlik konstantasining ortib borishi aniqlandi. Shuningdek, kvant kimyoviy hisoblashlar orqali flavonoid kversetin molekulasidagi finolik –OH bog‘lanishining dissotsiyalanish energiyasi hisoblab topildi (4.8-jadval). 4.8 -jadval Kversetin molekulasidagi finolik –O H funsional guruhlarining dissotsiyalanish energiyasi Kompleks 7-O H 5-O H 3-O H 3 ’ -O H 4’ -O H Kver s etin- F e ( II ) 14,174 26,08 17,40 16,28 14,36 F e(II) kationi va kver s etin o‘rtasida hosil bo‘lgan kompleksning IQ spektrlari Gaussian 09 dasturi yordamida hisoblandi hamda tajriba natijasida olingan IQ spektrlari bilan taqqoslandi ( 4.6 -rasm). 66 4.6 –rasm . Kve r setin va Kver s etin- F e ( II ) kompleksning tajriba natijasida olingan IQ spektrlari 4.5- va 4.6-rasmlardan komplekning IQ spektrlarida 1600-100 cm -1 sohalarida hosil bo‘lgan yuqori intensivli chuqqilar aromatik halqalar tarkibidagi C-H bog‘larining valent tebranishi hisobiga, 3500-300 sm -1 sohalardagi chuqqilar esa OH guruhlarining difarmatsion tebranishlari hisobiga hosil bo‘lganligini ko‘rish mumkin. Shuningdek, spektrlarning 400-300 sm -1 sohalarida Fe(II) va OH bog‘lari hisobiga hosil bo‘lgan Fe-O bog‘larining diformatsion tebranishlari hisobiga hosil bo‘lgan simmetrik chuqqilarni ko‘rish mumkin. 4.7-rasm. Kversetin va Kversetin-Fe (II) kompleksning Gaussian 09 dasturida hisoblangan IQ spektrlari Kvant kimyoviy hisoblashlar va tajriba asosida olingan spektrlarning moslik darajasi qisqa kvadratlar usulida korrelyasiya koeffitsentini topish orqali baholandi (4.8-rasm). 4.8-rasmdan ko‘rinib turibdiki, tajribada va Gaussian 09 dasturida olingan IQ spektrlarining moslik darajasi r 2 = 0,9182 ni tashkil etgan. 67 Shu bilan bir qatorda Fe(II) kationi va kversetin o‘rtasida hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi DFT usulida aniqlandi. Unga ko‘ra Fe(II) kationi va ikkita kversetin molekulasidan hosil bo‘lgan xelatning barqarorlik konstantasi logβ =4,56 ga, Mulliken usulida hisoblan kvant kimyoviy hisoblangan molekulaning dipol momenti esa 6,125 ga teng ekanligi aniqlandi. 4.8 -rasm. Tajribada va Gaussian 09 dasturida olingan IQ spektrlarining moslik darajasi Shunday qilib: 1. Kversetin va Fe(II) kationlaridan hosil bo‘lgan gibrid metall/kversetin xelatini hosil bo‘lish mexanizmi, barqarorlik konstantasi, molekulada zaryad zichligining taqsimoti, faollanish energiyasi kabi fizik parametrlari zichlikning fuksional nazariyasi DFT ( density functional theory ) yordamida baholandi. 2. Fe(II) kationi va flavonoid kversetindan hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi logβ = 4,56; kompleksning dipol momenti D= 6,125 ga ega. Kveretstin-Fe (II) kompleks tarkibidagi 4C=O hamda 3-OH bo‘yicha hosil bo‘lgan bog‘larning energiyasi 78,912 kkal/mol, 3’-OH va 4’-OH uchun bog‘lari uchun esa, 76,361 kkal/mol ekanligi aniqlandi. 68 3. Kvant kimyoviy hisoblash natijasida olingan kompleksning IQ spektrlari tajriba yo‘li bilan olingan IQ spektrga moslik darajasi r 2 = 0,9685 ekanligi qayd etildi. 4.3. Co (II) ionlari ning kversetin molekulasi bilan kompleks hosil qilishini kvant kimyoviy baholash Flavonoidlar ko‘plab biologik va kimyoviy faollikka ega bo‘lgan polifenol birikmalari bo‘lib, karbonil va gidroksil guruhlari hisobiga metall ionlari bilan flavonoid/metall nanokompozitlarni hosil qilish imkoniyatiga ega [72]. Flavonoid va metall ionlari ishtirokida hosil qilingan xilat komplekslarning qo‘llanilishi, ularning lyumenitsent, anti yoki prooksidant, antigimolitik kabi xossolaridan kelib chiqadi. Shuningdek, flavonoidlarning metabolizmi va biologik faolligi ularning konfiguratsiyasiga, gidroksil guruhlarning umumiy soniga va ular molekulasida funktsional guruhlarning almashinishiga bog'liq [40]. Ko'pgina flavonoidlarning antioksidant faolligi, erkin radikallarni yo'q qilish qobiliyati, yurak-qon tomir kasalliklarining oldini olish, gepatoprotektiv, yallig'lanishga qarshi va saratonga qarshi ta'sirga ega, ba'zi flavonoidlar esa potentsial antiviral ta'sir ko'rsatadi. O'simlik tizimlarida flavonoidlar oksidlovchi stress bilan kurashishda yordam beradi va o'sish regulyatori sifatida ishlaydi. Farmatsevtika maqsadlarida mikrobial biotexnologiya yordamida turli xil flavonoidlarni tejamkor ommaviy ishlab chiqarish mumkin bo'ldi [41,42,73,80,84]. Flavonoidlarning oraliq meallarning ionlari (Cu 2+ , Ni 2+ , Co 2+ , Fr 2+ ) bilan hosil qilgan xilat hosil qilishi ularda yangi fizik kimyoviy xossalar va biologik faolliklarni vujudga kelishiga olib keladi. Biroq, flavonoid-metall ion komplekslarining biologik ahamiyati hali to'liq o'rganilmagan [41,49,64,93,97,98]. Bundan tashqari, ularning molekulyar maqsadlari va ta'sir mexanizmlarini tushuntirish bo'yicha ma’lumotlar yetarli emas. Shuning uchun 69 ham kversetenni turli metallar ionlari bilan kompleks hosil qilish imkoniyatlarini tekshirish ulardan nanozarrachalar olish no‘qtai nazaridan dolzar hisoblanadi. Ushbu ishlar doirasida kversetenning Fe 2+ ionlari bilan kompleks hosil qilish imkoniyatlari kvant-kimyoviy baholangan [56]. Olingan natijalar va ularning muhokamasi. Flavonoidlar va ba’zi oraliq metallar ionlaridan xelatlar hosil bo‘lish reaksiyalari mexanizmini kvant kimyoviy usullarda o‘rganish, reaksion markazlarni aniqlash hamda ularni miqdor jihatdan baholash orqali “struktura-xossa” o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘rnatish imkoniyatini beradi [54,76,91,94,95]. Shu maqsadda mazkur ishda ham flavonoid kversetin va Co (II) ionlaridan hosil bo‘lgan gibrid xelat kompleksning xosil bo‘lish mexanizmi, barqarorlik konstantasi, molekulada zaryad zichligining taqsimoti, faollanish energiyasi kabi termodinamik parametrlari yarim emperik (PM3), Ab initio va DFT kabi kvant kimyoviy usullarda o‘rganildi [42]. Kversetin molekulasi ikkita aromatik halqa (A ) va unda 3, 3', 4', 5 va 7 holatdagi uglerod atomlariga birikkan kislorod hamda bir qator OH gidroksil guruhlaridan iborat (3.9-rasm). TS-DFT metodi orqali molekulada electron zichlikning taqsimotini 3.10-rasm orqali ko’rish mumkin. 4.9-rasm. Kversetin molekulasida funksional guruhlar joylashishi 4.10-rasm. Kversetin molekulasining 3,4 va C electron zichlik taqsimoti Kverstin molekulasida fenolik-OH bog’lari energiyasi va ularda elektron zichlik taqsimoti metall komplekslar hosil bo’lishida muhim ahamiyatli. Yarim 70 emperik usullarda kverstin molekulasida fenol-OH gurhlarining dissotsiyalanish energiyasi 4.9-jadvalda keltirilgan. 4.9-jadval Optimallashtirilgan kversiten molekulasida OH guruhlari dissotsiyalanish energisi Gidroksil guruh 7-OH 5-OH 3-OH 3’-OH 4’-OH E, kkal/mol 14,28 10,12 12,53 15,46 14,02 Jadvaldan 5- OH va 3- OH gidroksil bog ’ larining dissotsiyalanish energiyasi eng kichik ekanligini ko ’ rish mumkin Shu bois kverstin va o raliq meallarning ionlari ( Cu 2+ , Ni 2+ , Co 2+ , Fr 2+ ) bilan flavonoid xilat komplekslarning hosil bo ’ lish ehtimoli eng yuqori . Co(II) kationi va kversetin o‘rtasida kompleks hosil bo‘lishida flavonoidning aromatik halqadagi (A va C) hamda kislorodli giterosiklik halqadagi (C)3,5,7,3', 4' pentagidroksillar hisobiga vujudga keladi. 4.10 -jadval Kversetin va Co (II) kationi kompleksining Ab initio usulida hisoblangan bog‘ energiyalari , kkal/mol Kompleks 4 C=O va 5-O H 3 ’ -O H va 4 ’ -O H 3 C=O va 5-O H Kver s etin- Co ( II ) 61,248 64,152 70,115 71 Jadvaldan, funsion guruhlarning bog‘ hosil qilish energiyasi 3C=O va 5- OH bog‘larida eng kam ekanligini ko‘rish mumkin. Co (II) kationi va kveretstin kompleksining barqarorlik konstantalari Mulliken usulida hisoblandi. Bog‘ uzunligi kamayishi bilan kompleks barqarorlik konstantasining ortib borishi aniqlandi. Shuningdek, kvant kimyoviy hisoblashlar orqali flavonoid kversetin molekulasidagi finolik –OH bog‘lanishining dissotsiyalanish energiyasi hisoblab topildi (4.11-jadval). 4.11 -jadval Kversetin molekulasidagi finolik –O H funsional guruhlarining d issotsiyalanish energiyasi Kompleks 7-O H 5-O H 3-O H 3 ’ -O H 4’ -O H Kver s etin- Co ( II ) 12,183 20,41 15,12 13,48 18,51 Co (II) kationi va kver s etin o‘rtasida hosil bo‘lgan kompleksning IQ spektrlari Gaussian 09 dasturi yordamida hisoblandi hamda tajriba natijasida olingan IQ spektrlari bilan taqqoslandi ( 4.11 -rasm). Co(II) kationi va kversetin o‘rtasida hosil bo‘lgan kompleksning IQ spektrlari Gaussian 09 dasturi yordamida hisoblandi hamda tajriba natijasida olingan IQ spektrlari bilan taqqoslandi (4.11-rasm). 72 4.11 –rasm. Kversetin va Kversetin-Co (II) kompleksning tajriba natijasida olingan IQ spektrlari 4.10- va 4.11-rasmlardan komplekning IQ spektrlarida 1600-100 cm -1 sohalarida hosil bo‘lgan yuqori intensivli chuqqilar aromatik halqalar tarkibidagi C-H bog‘larining valent tebranishi hisobiga, 3500-300 sm -1 sohalardagi chuqqilar esa OH guruhlarining difarmatsion tebranishlari hisobiga hosil bo‘lganligini ko‘rish mumkin. Shuningdek, spektrlarning 400-300 sm -1 sohalarida Co(II) va OH bog‘lari hisobiga hosil bo‘lgan Co-O bog‘larining diformatsion tebranishlari hisobiga hosil bo‘lgan simmetrik chuqqilarni ko‘rish mumkin. 73 4.12 -rasm. Kver s etin- Co ( II ) kompleksning Gaussian 09 dasturida hisoblangan IQ spektrlari Kvant kimyoviy hisoblashlar va tajriba asosida olingan spektrlarning moslik darajasi qisqa kvadratlar usulida korrelyasiya koeffitsentini topish orqali baholandi (4.13-rasm). 4.13-rasmdan ko‘rinib turibdiki, tajribada va Gaussian 09 dasturida olingan IQ spektrlarining moslik darajasi r 2 = 0,9182 ni tashkil etgan. Shu bilan bir qatorda Co(II) kationi va kversetin o‘rtasida hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi DFT usulida aniqlandi. Unga ko‘ra Co(II) kationi va ikkita kversetin molekulasidan hosil bo‘lgan xelatning barqarorlik konstantasi logβ =4,56 ga, Mulliken usulida hisoblan kvant kimyoviy hisoblangan molekulaning dipol momenti esa 6,125 ga teng ekanligi aniqlandi. 74 4.13 -rasm. Tajribada va Gaussian 09 dasturida olingan IQ spektrlarining moslik darajasi Shunday qilib:  Kversetin va Co(II) kationlaridan hosil bo‘lgan gibrid metall/kversetin xelatini hosil bo‘lish mexanizmi, barqarorlik konstantasi, molekulada zaryad zichligining taqsimoti, faollanish energiyasi kabi fizik parametrlari zichlikning fuksional nazariyasi DFT ( density functional theory ) yordamida baholandi.  Co(II) kationi va flavonoid kversetindan hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi log β = 2,44; kompleksning dipol momenti D=5,458 ga ega. Kveretstin-Co (II) kompleks tarkibidagi 4C=O hamda 3-OH bo‘yicha hosil bo‘lgan bog‘larning energiyasi 61,248 kkal/mol, 3’-OH va 4’-OH uchun bog‘lari uchun esa, 64,152 kkal/mol ekanligi aniqlandi.  Kvant kimyoviy hisoblash natijasida olingan kompleksning IQ spektrlari tajriba yo‘li bilan olingan IQ spektrga moslik darajasi r 2 = 0,9652 ekanligi qayd etildi. V. XULOSALAR 75 1. Kversetin va rutinning Fe(II) , Co(II) kationlari bilan hosil bo‘lgan gibrid metall/kversetin ( metall/ rutin) xelatini hosil bo‘lish mexanizmi, barqarorlik konstantasi, molekulada zaryad zichligining taqsimoti, faollanish energiyasi kabi fizik parametrlari zichlikning fuksional nazariyasi DFT ( density functional theory ) yordamida baholandi. 2. Fe(II) kationi va flavonoid kversetindan hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi logβ = 4,56; kompleksning dipol momenti D= 6,125 ga ega. Kveretstin-Fe (II) kompleks tarkibidagi 4C=O hamda 3-OH bo‘yicha hosil bo‘lgan bog‘larning energiyasi 78,912 kkal/mol, 3’-OH va 4’-OH uchun bog‘lari uchun esa, 76,361 kkal/mol ekanligi aniqlandi. 3. Co(II) kationi va flavonoid kversetindan hosil bo‘lgan kompleksning barqarorlik konstantasi log β = 2,44; kompleksning dipol momenti D=5,458 ga ega. Kveretstin-Co (II) kompleks tarkibidagi 4C=O hamda 3-OH bo‘yicha hosil bo‘lgan bog‘larning energiyasi 61,248 kkal/mol, 3’-OH va 4’-OH uchun bog‘lari uchun esa, 64,152 kkal/mol ekanligi aniqlandi. 4. Kvant kimyoviy hisoblash natijasida olingan kompleksning IQ spektrlari tajriba yo‘li bilan olingan IQ spektrga moslik darajasi r 2 > 0,9685 ekanligi qayd etildi. VI.ADABIYOTLAR 76 1. Аминова Р.М. Основы современной квантовой химии Учебное пособие для студентов и магистрантов физического и химического факультетов Казанского государственного университета. - Казань, 2004. 106 с. 2. Барановский В.И. Квантовая механика и квантовая химия: учеб. пособие для студ. ВУЗов / В. И. Барановский. -М.: Академия, 2008. 384 с. 3. Блатов В.А., Шевченко А.П., Пересыпкина Е.В. Полуэмпирические расчетные методы квантовой химии: Учебное пособие. Изд. 2-е. - Самара: Изд-во «Универ-групп», 2005. 32 с. 4. Ботов А.Б., Малышева Ю.Г., Виноградова М.Г. Использование топологических индексов для расчета физико-химических свойств спиртов, аминов и алкенов. /В кн. Свойства веществ и строение молекул.- Тверь: ТГУ.- 1998 .- С.34-39. 5. Бутырская Е.В. Компьютерная химия: основы теории и работа с программами Gaussian и GaussView . – М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2011. 224 с. 6. В.В. Еремин, А.Я. Борщевский. Основы общей и физической химии: учебное пособие. - Долгопрудный: Издательский Дом "Интеллект", 2012.- 848 с. 7. Вартанян Р.С. Синтез основных лекарственных средств. – М. Медицинское информационное агентство, 2004. – 845 с. 8. Виноградова М, Г., Папулов Ю.Г., Смоляков В, М., Салтыкова М. Н. Корреляции структура - свойство с использованием теории графов //Ж. физ . химии. - 1996. - Т.70. - N 4. - С.675 - 680. 9. Грибов Л.А. Элементы квантовой теории строения и свойств молекул: учеб. пособие. - Долгопрудный: Интеллект, 2010. 310 с. 10. Дегтяренко Н.Н. Описание программных пакетов для квантовых расчетов наносистем: учебное пособие. – М.: МИФИ, 2008. 180 с. 11. Дейнека В.И., Дейнека Л.А., Шаркунова Н.А. Инкрементные 77 соотношения при анализе удерживания каротиноидов: использование ортогонального разделения. //С орбционные и хроматографические процессы. - 2009. - Т.9. - Вып. 3. – C .374-382. 12. Ермаков А.И. Квантовая механика и квантовая химия: учебное пособие / А.И. Ермаков. – М.: Юрайт, 2010. 555 с. 13. Ибрагимов И.М., Ковшов А.Н., Назаров Ю.Ф. Основы компьютерного моделирования наносистем: Учебное пособие. – СПб.: Лань, 2010. - 384 с. 14. Иванов А.С., Арчаков А.И. Интегральная платформа «От гена до прототипа лекарства» in silico и in vivo // Российский химический журнал. 2006. - №2. – С. 18-35 . 15. Ишанходжаева М.М., фролова Ю.В. Физическая химия: практическое руководство к квантово-химическому расчету молекул моделей природных полимеров и их растворителей / под ред. Проф. Г.М. Полторацкого; СПбГТУРП. – СПб., 2001. Часть II . 40 с. 16. Квантовая химия на ПК: Компьютерное моделирование молекулярных систем : учеб.-метод. пособие / В. Б. Кобычев. – Иркутск: Иркут. гос. ун-т, 2006. - 87 с. 17. Кларк Т. Компьютерная химия: практическое руководство по расчетам структуры и энергии молекулы / Т. Кларк; пер. с англ. А. А. Коркин. – М.: Мир, 1990. - 381 с. 18. Клюев С.А. Компьютерное моделирование. - Волжский: ВПИ ВолгГТУ, 2009. - 138 с. 19. Клюев С.А. Использование пакетов программ, основанных на полуэмпирических методах, в химическом образовании / IV Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование», Москва, 14–16 декабря 2009 г. Сборник трудов.— М.: ИНТУИТ.РУ, 2009. - С. 282– 289. 20. Макаров Л.И. Методика и алгоритм прогноза свойств химических 78 соединений по общим фрагментам молекулярных графов // Ж. струк т . химии. - 1998. - Т.39. – N 1. - С.113–125. 21. Макаров Л.И. Методика нахождения информативного набора индексов молекулярных графов для прогноза свойств химических соединений //Ж. структ. химии. - 1997. - Т.38. – N 4. - С.795–802. 22. Малышева Ю.А., Папулов Ю.Г., Виноградова М.Г., Ботов А.Б., Смоляков В.М. Свойства и строение органических молекул. I. Трехмерные топологические индексы алканов //Ж. структ. химии.- 1998. - Т.39.- N 3. - С.484-492. 23. Минкин В.И., Симкин Б.Я, Миняев Р.М. Теория строения молекул. / Серия «Учебники и учебные пособия» – Ростов-на-Дону: Феникс, 1997. - 560 с. 24. Молекулярные графы в химических исследованиях / Под ред. Ю. Г. Папулова. - Калинин: Изд-во КГУ, 1990. - 116 с. 25. Новосадов Б.К. Методы математической физики молекулярных систем / Б.К. Новосадов; РАН, Ин-т геохимии и аналитической химии им. В. И. Вернадского. - М.: URSS, 2010. 383 с. 26. Папулов Ю. Г., Розенфельд В. P ., Кеменова Т. Г. Молекулярные графы. – Тверь: ТГУ, 1990. – 88 с. 27. Папулов Ю. Г., Чернова Т. И., Смоляков В. М., Поляков М. Н. Использование топологических индексов при построении корреляций структура-свойство // Ж.физ. химии.-1993.-Т.67.- N 2.-С.203-209. 28. Поройков В.В. Компьютерное предсказание биологической активности веществ: пределы возможного // Химия в России. - 1999. – N 2. - С.8-12. 29. Раевский О. А. Дескрипторы молекулярной структуры в компьютерном дизайне биологически активных веществ //Успехи химии. - 1999.- Т.68.- N 6. - С.555- 575. 30. Решетова Е.Н. Закономерности удерживания и разделения энантиомеров профенов на хиральных неподвижных фазах 79 //Автореферат дисс. ….. канд . хим. наук. – Пермь, 2011. – 24 с. 31. Решетова Е.Н., Аснин Л.Д. Хроматографическое поведение и термодинамика адсорбции энантиомеров профеновна силикагеле с привит ым антибиотиком эремомицином // Ж.физ. химии.- 2009.- Т.83.- С.643-648. 32. Сборник программ расчета спектральных и квантовохимических параметров молекул. ДСП, 1983.-53 с. 33. Смоляков В.М., Папулов Ю.Г., Поляков М.Н. и др. Использование теории графов для расчета термодинамических свойств углеводородов // Ж.физ . химии. - 1996 .- Т.70. – N 5. - С.795-800. 34. Соловьев М.Е., Соловьев М.М. Компьютерная химия. –М.: СОЛОН- Пресс, 2005.- 536 с. 35. Станкевич М.И., Станкевич И.В., Зефиров Н.С. Топологические индексы в органической химии // Успехи химии . - 1988 . - Т.57. - N 3. - С.337-366. 36. Стьюпер Э., Брюггер У. Машинный анализ связи химической структуры и биологической активности. Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. —235 с, ил. 37. Теория и практика компьютерного моделирования нанообъектов: Справочное пособие / Т. А. Романова, П.О. Краснов, С. В. Качин, П. В. Аврамов. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. - 223 с. 38. Торопов А.А., Торопова А.П., Исмаилов Т.Т., Воропаева Н.Л., Рубан И.Н. Корреляции индексов, вычисляемых по матрице математических топологических расстояний с температурами кипения алкилбензолов //Ж. структ. химии. - 1997. - Т.38. – N 1. - С.167-172. 39. Цирельсон В.Г. Квантовая химия. Молекулы, молекулярные системы и твердые тела: учебное пособие. –М.: Бином. Лаборатория знаний, 2010. 495 с. 40. Ahmad N., Anouar E. H., Tajuddin A. M., Ramasamy K., Yamin B. M., Bahron H. Synthesis, characterization, quantum chemical calculations and 80 anticancer activity of a Schiff base NNOO chelate ligand and Pd (II) complex //PloS one. – 2020. – V. 15. – №. 4. – P. e0231147. 41. Ahmad S. N., Bahron H., Tajuddin A. M., Yusof M. S. M. Crystal Structure of 2, 2′-(((2, 2-Dimethylpropane-1, 3-diyl) bis (azanylylidene)) bis (methanylylidene)) bis (4-methoxyphenol) palladium (II) //X-Ray Structure Analysis Online. – 2017. – V. 33. – P. 73-74. 42. Aranha P. E., Santos M. P., Romera S., Dockal E. R. Synthesis, characterization, and spectroscopic studies of tetradentate Schiff base chromium (III) complexes // Polyhedron. – 2007. – T. 26. – №. 7. – P. 1373-1382. 43. Azzaoui K., Morin-Allory L. Quantitative structure-retention relationships for the investigation of the retention mechanism in high performance liquid chromatography using apolar eluent with a very low content of polar modifiers //Chromatographia, 1995. - V. 40. - N 11-12. - P. 690-696. 44. Bosnjac N., Mihalic Z., Trinajtic N. Application of topographic indices to chromatographic data: Calculation of the retention indices of alkanes //J . Chromatogr. - 1991. - V.540. – N 1-2-3. - P.430-440. 45. Chehimi М ., Lascelles S., Armes P. Characterization of surface thermodynamic properties of p-toluene sulfonate-doped polypyrrole by inverse gas chromatography // Chromatographia. - 1995.- V.41.- N 11/12. - P.671-677. 46. Ciazynska - На l а r е wicz K. , Kowalska T. A study of the dependence of the Kovats retention index on the temperature of analysis on stationary phases of different polarity //Acta Chromatogr . - 2003. - N13. - P. 69-80. 47. De Groot M. J., . Ab initio calculations on iron-porphyrin model systems for intermediates in the oxidative cycle of cytochrome P450s //Journal of computer-aided molecular design. – 1998. – V. 12. – №. 2. – P. 183-193. 48. Duchowicz R., Vitale G., Castro A., Fernandez M., Caballero J. QSAR analysis for heterocyclic antifungals // Bioorganic&Medicinal Chemistry. - 2007.- V.2.- N 15.- P.2680-2689. 81 49. Durgo K., Halec I., Sola I., Franekic J. Cytotoxic and genotoxic effects of the quercetin/lanthanum complex on human cervical carcinoma cells in vitro //Arhiv za higijenu rada i toksikologiju. – 2011. – V. 62. – №. 3. – P. 221. 50. Fiorucci, Sébastien. DFT study of quercetin activated forms involved in antiradical, antioxidant, and prooxidant biological processes // Journal of Agricultural and Food Chemistry -2007 – V. 6. –P. 903-911 51. Gruber C., Buss V. Quantum-mechanically calculated properties for the development of quantitative structure-activity relationships (QSAR's). pKA-values of phenols and aromatic and aliphatic carboxylic acids // Chemosphere.-1989. –V. 19. -N 10/11. - P. 1595-1609. 52. Gupta S. P. QSAR (quantitative structure-activity relationship) studies on local anesthetics //Chem. Rev. - 1991. - V.91. - N 6. - P.1109-1119. 53. Hansch C, Kunip A., Gard R., Gao H. Chem - bioinformatics and QSAR: A review of QSAR lasking positive hydrophobic terms // Chem. Rev. - 2001. - N 3. - P.619-672. 54. Hille A., Ott I., Kitanovic A., Kitanovic I., Alborzinia H., Lederer E., ... Gust R. [N, N′-Bis (salicylidene)-1, 2-phenylenediamine] metal complexes with cell death promoting properties //JBIC Journal of Biological Inorganic Chemistry. – 2009. – V. 14. – №. 5. – P. 711-725. 55. Hirst J. D. Nonlinear Quantitative Structure-Activity Relationship for the Inhibition of Dihydrofolate Reductase by Pyrimidines // J. Med. Chem. 1996. V. 39. P. 3526-3532. 56. Ismatov D.M., Arzimurodova X., Muxamadiyev A.N., Muxamadiyev N.Q., Uzoqov J.R. Kversetin flavonoidining Fe(II) ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmasini kvant kimyoviy baholash // Ilmiy axborotnoma. Tabiiy fanlar seriyasi (Kimyo, Biologiya, Geografiya). – 2022. – T. 131. – N 1. – B. 46-49. 57. Jaerv J., Sak K., Eller M., Ek P., Engstroem A., Engstroem L. Quantitative Structure-Activity Relationships in the Protein Kinase С Reaction with 82 Synthetic Peptides Derived from Myelin Basic Protein // Bioorganic Chemistry. 1996. V. 24. P. 159-168. 58. Kaliszan R. QSRR: quantitative structure-(chromatographic) retention relationships. Chemical Reviews . – 2007. – V.107. – N 7. – P.3212–3246. 59. Kaliszan R. Retention data from affinity high-performance liquid chromatography in view of chemometrics // J. Chromatogr. B.- 1998.- V.715.- P.229-244. 60. Kałużna – Czaplińska J. GC–MS analysis of biologically active compounds in cosmopolitan grasses //Acta Chromatogr.-200 7 .- N.1 9. - P. 279-282. 61. Karelson M., Lobanov V. S., Katritzky A.R. Quantum-Chemical Descriptors in QSAR/QSPR Studies // Chem. Rev. - 1996. - N 96. - P.1027-1043. 62. Katritzky A. R., Ignatchenko E. S., Barcock R. A., Lobanov, V.S., Karelson, M. Prediction of Gas Chromatographic Retention Times and Response Factors Using a General Quantitative Structure-Property Relationship Treatment // Anal. Chem. - 1994. - V. 66. - P.1799-1807. 63. Li J ., Sun J., Zhonggui He. Quantitative structure–retention relationship studies with immobilized artificial membrane chromatography: II: Partial least squares regression // J. Chromatogr. - 2007. - V.1140. - N 1-2. - P. 174-179. 64. Liu Y, He X, Zuo H, Zhang Q, Li Z, Shi L. Advance of studies on bioactivity of flavonoid-metal complexes //Zhongguo Zhong yao za zhi= Zhongguo Zhongyao Zazhi= China Journal of Chinese Materia Medica. – 2012. – V. 37. – №. 13. – P. 1901-1904. 65. Lucic B., Trinajstic N., Sild S., Karelson M., Katritzky A. R. A New Efficient approach for Variable Selection Based on Multiregression: Prediction of Gas Chromatographic Retention Times and Response Factors // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 1999. - V.39. - P. 610-621. 66. Lucic В ., Nicolic S., Trinajstic N., Juretic D., Juric A. A novel QSPR approach to physical - chemical property of the alpha - amino acids // 83 Croat. Chem. Acta. - 1995. - V. 68.- P. 435 - 450. 67. Lucic В ., Nicolic S., Trinajstic N., Mihalic Z. A structure - property study of the solubility of aliphatic alcohols in water // Croat. Chem. Acta. 1995. V. 68. P. 417-434. 68. Markuszewski M., Kaliszan R. Quantitative structure- retention relationships in affinity high-performance liquid chromatography // J. Chromatogr. B. – 2002. – V.768. – P.55-66. 69. Marszall M., Kaliszan R. Application of ionic liquids in liquid chromatography // Critical Reviews in Analytical Chemistry.- 2007. – N 37. – P.127-140. 70. Muhamadiyev N.Q., Muhamadiyev A.N. Kompyuter kimyosi (darslik). – Samarqand: SamDU, 2020. – 336 b. 71. Muhamadiyev N.Q. Kimyoviy birikmalar tuzilishi va xossalarini matematik modellash.–Toshkent: Cho’lpon nomidagi NMIU, 2016.– 264 b. 72. Murugan N., Natarajan D. Bionanomedicine for antimicrobial therapy-a case study from Glycosmis pentaphylla plant mediated silver nanoparticles for control of multidrug resistant bacteria //Letters in Applied NanoBioScience. – 2018. – V. 8. – P. 523-540. 73. Nair M. S., Arish D., Johnson J. Synthesis, characterization and biological studies on some metal complexes with Schiff base ligand containing pyrazolone moiety //Journal of Saudi Chemical Society. – 2016. – V. 20. – P. S591-S598. 74. Nasal A., Siluk D., Kaliszan R.: Chromatographic retention parameters in medicinal chemistry and molecular pharmacology // Current Medicinal Chemistry. – 2003. – N 10. – P.381-426. 75. Polyakova Y. L., Row K. H. Quantitative structure - retention relationships applied to reversed - phase high - performance liquid chromatography //Medicinal Chemistry Research. - 2005. – V.14.- N 8-9. – P.488-522. 76. Primikyri A., Mazzone G., Lekka C., Tzakos A. G., Russo N., Gerothanassis I. P. Understanding zinc (II) chelation with quercetin and 84 luteolin: a combined NMR and theoretical study //The Journal of Physical Chemistry B. – 2015. – V. 119. – №. 1. – P. 83-95. 77. P о n ес R., Amat L., Carbo - Dorca R. Molecular basis of quantitative structure - properties relationships (QSPR): A quantum similarity approach // J.Computer - Aided Molecular Design.- 1999. -N 13.- P.259- 270 78. Raevsky O. A., Schaper K.-J., Seydel J. K. H-Bond Contribution to Octanol-Water Partition Coefficients of Polar Compounds // Quantitative Structure-Activity Relationships.- 1995. -V.14.- P.433-436. 79. Raevsky О . A, In Computer - Assisted Lead Finding and Optimization. Current Tools for Medicinal Chemistry //VCH. Weinheim. - 1997. - P.367. 80. Raman N., Kulandaisamy A., Thangaraja C., Manisankar P., Viswanathan S., Vedhi C. Synthesis, structural characterisation and electrochemical and antibacterial studies of Schiff base copper complexes //Transition Metal Chemistry. – 2004. – V. 29. – №. 2. – P. 129-135. 81. Randic М ., Dobrowolski J. Optimal molecular connectivity descriptors for nitrogen-containing molecules // International journal of quantum chemistry. -1998.- V.70.- P.1209-1215. 82. Randic М ., Dobrowolski J. Optimal molecular connectivity descriptors for nitrogen-containing molecules // International journal of quantum chemistry. -1998.- V.70.- P.1209-1215. 83. Ren J., Meng, S., Lekka C. E., Kaxiras E. Complexation of flavonoids with iron: structure and optical signatures //The Journal of Physical Chemistry B. – 2008. – V. 112. – №. 6. – P. 1845-1850. 84. Şenol C., Hayvali Z., Dal H., Hökelek T. Syntheses, characterizations and structures of NO donor Schiff base ligands and nickel (II) and copper (II) complexes //Journal of Molecular structure. – 2011. – V. 997. – №. 1-3. – P. 53-59. 85. Sirajuddin M., Ali S., Badshah A. Drug–DNA interactions and their study by UV–Visible, fluorescence spectroscopies and cyclic voltametry 85 //Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. – 2013. – V. 124.– P. 1-19. 86. Sjoberg P. In Computer - Assisted Lead Finding and Optimization. Current Tools for Medicinal Chemistry // VCH. Weinheim. -.1997. - P.83. 87. Smith R. M., Perlman P. S. In QSAR and Molecular Modelling. Concepts, Computational Tools and Biological Applications // J. R. Prous Science Publishers. - 1995. - P.222. 88. So S.-S., Karplus M. Genetic Neural Networks for Quantitative Structure- Activity Relationships: Improvements and Application of Benzodiazepine Affinity for Benzodiazepine/GABAA Receptors //J. Med. Chem.- 1996. - V.39. - P.5246-5256. 89. Solangi A.R., Memon S.Q., Khuhawar M.Y., Bhanger M. I. Quantitative ana-lysis of eight cephalosporin antibiotics in pharmaceutical products and urine by capillary zone electrophoresis // Acta Chromatogr.-2007.- N 1 9 . - P. 81-96. 90. Trouillas, Patrick "A DFT study of the reactivity of OH groups in quercetin and taxifolin antioxidants: The specificity of the 3-OH site." // Food Chemistry- 2006. –V.8. –P. 679-688. 91. Wang Y. S., Shan X. Q., Feng M. H., Chen G. C., Pei Z. G., Wen B., ... Owens G. Effects of copper, lead, and cadmium on the sorption of 2, 4, 6- trichlorophenol onto and desorption from wheat ash and two commercial humic acids //Environmental science & technology. – 2009. – V. 43. – №. 15. – P. 5726-5731. 92. Woloszyn T. F., Jurs P. C. Quantitative Structure-Retention Relationship Studies of Sulfur Vesicans. //Anal. Chem. - 1992. -V.64. -P.3059-3063. 93. Wright J. S., Johnson E. R., DiLabio G. A. Predicting the activity of phenolic antioxidants: theoretical method, analysis of substituent effects, and application to major families of antioxidants //Journal of the American Chemical Society. – 2001. – V. 123. – №. 6. – P. 1173-1183. 86 94. Yan M., Korshin G. V. Comparative examination of effects of binding of different metals on chromophores of dissolved organic matter //Environmental science & technology. – 2014. – V. 48. – №. 6. – P. 3177- 3185. 95. Yan M., Wang D., Korshin G. V., Benedetti M. F. Quantifying metal ions binding onto dissolved organic matter using log-transformed absorbance spectra //Water research. – 2013. – V. 47. – №. 7. – P. 2603-2611. 96. Yazdanipour A. Quantitative Structure Activity Relationship Study of Volatile Organic Compounds in Waste Water by Chemometrics Methods // J. Sci. I. A. U (JSIAU). – 2008 – V.18. - N.68. – P.50-55. 97. Zepp R. G., Faust B. C., Hoigne J. Hydroxyl radical formation in aqueous reactions (pH 3-8) of iron (II) with hydrogen peroxide: the photo-Fenton reaction //Environmental science & technology. – 1992. – V. 26. – №. 2. – P. 313-319. 98. Zhang C., Korshin G. V., Kuznetsov A. M., Yan M. Experimental and quantum-chemical study of differential absorbance spectra of environmentally relevant species: A study of quercetin deprotonation and its interactions with copper (II) ions //Science of The Total Environment. – 2019. – V. 679. – P. 229-236. 99. Batrakov V. V., Abrosimova E. E., Blintsova N. V. Features of the structure, properties and biological activity of flavonoids // Actual problems of experimental and clinical medicine. – 2016. – P. 285-285. 87

FLAVONOIDLAR BILAN d-ELEMENTLAR IONLARI KOMPLEKS BIRIKMALARINI HOSIL BO’LISHINI KVANT KIMYOVIY ASOSLASH MUNDARIJA I. KIRISH 4 II.ADABIYOTLAR SHARHI. ORGANIK LIGANTLI KOMPLEKS BIRIKMALARNING XOSSALARINI KVANT- KIMYOVIY BAHOLASH 8 2.1. Molekulalar struktur xarakteristikalarini hisoblash 8 2.2. “Modda strukturasi –faollik” o’zaro bog’liqlikni o’rganish 12 2.3. Emperikmas va yarim emperik kvant-kimyoviy hisoblash usullari 19 2.4. Kvant-kimyoviy hisoblashning Xartri-Fok usuli 21 2.5. Kvant-kimyoviy hisoblashning Xench usuli 22 2.6.Hisoblashlarda regression analiz va statistik parametrlar 24 2.7. Kvant-kimyoviy hisoblashning Fri-Vilsonning additiv modeli 24 2.8. Kvant-kimyoviy hisoblashning kengaytirilgan Xyukkel usuli 26 2.9.Kvant kimyoning zamonaviy tahlil usullari 27 2.10. Organik brikmalar tuzilishini hisoblash 31 I I I.BOB. KVANT-KIMYOVIY DASTURLAR VA ULARDA HISOBLASHLARNI AMALGA OSHIRISH 40 3 .1 Chemoffice/Chem3D dasturi bilan ishlash 40 3.2. Modelni tuzish 42 3.3. Kvant-kimyoviy hisoblashlar. MOPAC 44 3.4. Modelning energiya minimumini izlash, molekula xossalarini hisoblash 45 IV BOB . FLAVONOID LARNING BA ’ ZI D - ELEMENTLAR IONLARI BILAN HOSIL QILGAN KOMPLEKSLARINI KVANT KIMYOVIY TAHLILI 51 4 .1. Ba’zi flavonoidlar molekulalarining tuzilishini kvant-kimyoviy tahlili 51 1

4. 2 . Kversetin flavonoidining Fe(II) ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmasini kvant kimyoviy baholash 62 4.3. Co (II) ionlari ning kversetin molekulasi bilan kompleks hosil qilishini kvant kimyoviy baholash 67 V. XULOSALAR 73 VI.ADABIYOTLAR 74 2

I. KIRISH Dissertatsiya mavzusining asoslanishi va uning dolzarbligi. Malumki bugungi kunda nano materiallar turli sohalarda jumladan elektronikada yarim o‘tkazgich,lyuminisinsiv material kimyoda samarali katalizator,tibbiyotda nishon material va dorivor vositalarni manzilli yitkazishda va boshqa ko’plab sohalarda ishlatilinmoqda.Shunga qaramasdan nano materiallarga bo‘lgan qiziqish va talab kundan kunga ortib bormoqda Shuning uchun nanomateriallarni olishning mavjud usullarini takomillashtirish va yangilarini ishlab chiqish kimyogarlar oldida turgan muhim va dolzarb muammolardan biridir [1-3,39,70,71]. Mazkur sohada olib boriladigan ishlarning muvaffaqiyati olinadigan nanomateriallar xossalarini kvant-kimyoviy bashoratlashga bevosita bog‘liq.Bu borada olib boriladigan ishlar ham masalaning dolzarbligini isbotlovchi tomondir.Tabiiy birikmalardan nanozarralarni ularning xossalari orqali olish mazkur sohada olib boriladigan ishlarning boshlanishidir. Tadqiqot ob’ekti va predmeti. Tadqiqot ob’ekt lari. Tadqiqot uchun manba sifatida kvirsetin va rutin flavonoidlari ularning Fe 2+,Co 2+¿,Cu2+¿¿¿ ionlari bilan hosil qilgan kompleks birikmalari olindi . Tadqiqotning predmeti. Kvirsitin va rutinning bazi d-elementlar ionlari bilan hosil qilgan birikmalarini kvant-kimyoviy tadqiq etish. Tadq iq otning maqsadi va vazifalari. Tadq iq otning maqsad i – ba’zi d-elementlarning flavanoidlar bilan kompleks birikmalarini kvant-kimyoviy tatqiq etish. Tadq iq otning vazifalari:  Fe 2+ ioninig kversiten bilan kompleks birikmalarini kvant-kimyoviy tadqiq etish. 3

 Zn 2 + ¿ , Cu 2 + ¿ , Mn 2 + ¿ , Co 2 + ¿ , ¿ 2 + ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ionlarining kversitin bilan kompleks birikmalarini kvant kimyoviy tadqiq etish.  Zn 2 + ¿ , Cu 2 + ¿ , Mn 2 + ¿ , Co 2 + ¿ , ¿ 2 + ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ ¿ .ionlarining rutin bilan kompleks birikmalarini kvant- kimyoviy tadqiqetish.  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlarini hisoblash va ularning tajribada olingan spektrlar bilan mosligini baholash. Ilmiy yangiligi.  Fe 2+ va Co 2+¿¿ ionlarining kversiten bilan kompleks birikmalari Ab inito usulida tadqiq qilindi;  Fe 2+ va Co 2 + ¿ ¿ ionlarining rutin bilan kompleks birikmalarini kvant- kimyoviy tadqiq etildi;  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlari hisoblandi va ularning tajribada olingan spektrlar bilan mosligi baholandi/ Moslik darajasi 93-95 %. Tadqiqotning asosiy masalalari va farazlari.  Fe 2+ va Co 2 + ¿ ¿ ionlarining kversiten bilan kompleks birikmalarini Ab inito usulida tadqiq qilish ularning kompleks hosil qilish imkoniyatlarini baholashga olib keladi;  Ba’zi d-elementlarning kversitin bilan hosil qilgan kompleks birikmalarini IQ spektrlari hisoblash ularni tajribada olingan spektrlari bilan mosligini baholashga olib keladi. Tadqiqot mavzusi bo‘yicha adabiyotlar sharhi (tahlili) . d-elementlar nano o‘lchamli oksidlarini olish va ularning xossalarini tekshirish bo‘yicha dunyo olimlari tomonidan talaygina ishlar qilingan .Jumladan d-elementlarning turli ligandlar bilan hosil qilgan birikmalari sintez qilingan,ularning barqarorlik konstantalari baxolangan xamda tibbiyotda dori vositasi va qishloq xo’jaligida biositimulyator sifatida qo‘llanilishi tatqiq qilingan.Bu borada O‘zbekistonlik Pardayev N.A., Sharipov X.T, Qodirova Sh, Umarov B. va boshqa olimlarning 4

olib borgan ishlari ham diqqatga sazovor bo’lib ular ham turli organik ligandlarni qo’llab kompleks birikmalarni sintez qilishgan,olingan kompleks birikmalarning barqarorligini baholashgan hamda qo’llanilish imkoniyatlarini tadqiq etishgan. Dissertatsiya ishi “F-7 kimyo, kimyoviy texnologiyaning nazariy asoslari, nanotexnologiya” fundamental tatqiqotlar dasturi va “ATD-12 organik, noorganik, polemer va boshqa tabiiy materiallar olishning yangi texnologiyalari” amaliy tadqiqotlar dasturiga mos ravishda, hamda Samarqand davlat universiteti ITI ochiq rejasi bo’yicha fizikaviy va kolloid kimyo kafedrasida bajarilgan. Tadqiqotda qo‘llanilgan metodikaning tavsifi (Tadqiqotning usullari) . Tadqiqot uchun quyidagi usullardan foydalanildi: Kvant-kimyoviy hisoblashlarning yarim emperik va Ab initio usullari, UB-, KC-, IQ- spektroskopiya, ChemOffis, HeperChem va Gaussion dasturlari va statistik usullar. Tadqiqot natijalarining nazariy va amaliy ahamiyati. Ba’zi flavonoidlar (kversetin, rutin) molekulasining tuzilishini kvant- kimyoviy (Ab initio) usulda baholash, kversetin va rutinning ba’zi d-elementlar ionlari bilan kompleks birikmalarini olinishi va ularning fizik-kimyoviy xossalarini o‘rganilishi organik ligandli koordinatsion birikmalar haqidagi ma’lumotlarni boyitilishi ishning nazariy ahamiyatini izohlaydi. Dissertatsiyaning ayrim natijalari Samarqand davlat universitetida “Moddalar tuzilishi va xossalarini matematik modellash” (bakalavrlar uchun, 5A 140500-Kimyo) va “Kompyuter kimyosi” (magistrlar uchun, 70530101-Fizik kimyo) lardan ma’ruzalar o‘qish va laboratoriya darslarini o‘t i shda foydalanilishi mumkin. Nashr etilgan ishlar haqida ma’lumot: dissertatsiya mavzusi bo‘yicha olingan asosiy natijalar 3 ta ilmiy ishlarda, jumladan 2 ta ilmiy maqola xalqaro va OAK tavsiya etgan ilmiy jurnallarda chop etilgan. 5

Похожие

MELANINNING BA’ZI d-ELEMENTLAR IONLARI BILAN KOMPLEKSLAR HOSIL QILISHINI O’RGANISH
Triazinning Cu (II) ioni bilan hosil qilgan komplekslarini kvant kimyoviy o‘rganish
Kompleks sonlar
INONOTOS OBLIQUUS (CHAGA) КИМЕВИЙ ТАРКИБИНИ УРГАНИШ
Fermentlarni immobillash, uni usullari va foydalanish yo'nalishlarini o'rganish