Phần 2 tính toán ứng dụng hóa lượng tử và tin học khảo sát các ức chế

Phần 2 tính toán ứng dụng hóa lượng tử và tin học khảo sát các ức chế

Lada On Sige SE

GIGI THIEU

Nhóm chất ức chế 4,6-diamino- 1 ,2-dihydro-2,2-dimethyl-1-pheny] triazin có dạng tổng quái như sau:

Giá trị k, ở các enzym DHER cô lập từ các nguồn khác nhau thì khác nhau

với cùng mội chất ức chế

Trong phần này, chất ức chế được khảo sát lý thuyết, bằng các tính toán lượng tử kết hợp với các phương pháp xử lý dữ liệu, ở 2 khía cạnh:

* Tìm hiểu vị trí tương tác của chất ức chế với enzym thông qua việc

xác định vị trí proton hóa các nguyên tử nitơ trên chất ức chế (với X = H), đẳng thời khảo sát một số tham số cấu trúc như độ đài nối, gốc nối và điện

tích của chất ức chế trước và sau khi được proton hóa

* Khảo sát QSAR của chất ức chế trên 3 loại enzym để tìm mối liên hệ

có thể có giữa hoạt tính ức chế với những tham số cấu trúc của chúng bằng 3 phương pháp: phương pháp hồi qui tuyến tính da biến (MLR), phương pháp

bình phương cực tiểu riêng phần (PLS) và phương pháp mạng nơ ron (ANN) Việc so sánh các kết quả nhận được từ các phương pháp trên cho phép rúi ra

những nhận xét cân thiết về khả năng áp dụng của từng phương pháp trong

việc khảo sát QSAR.

Năm cấu trúc Ó, 1, 2, 3, 4 lần lượt tương ứng với dạng không proton hóa

va proton hóa tại nitơ ở vị trí |, 2, 3, 4 có đạng như sau:

3 `: JO Sự Ô) Aw? lot |

Năng lượng proton hóa chính là hiệu số giữa 2 năng lượng của 2 cấu

trúc không và có proton hóa

Để xác định năng lượng proton hóa cần tính chính xác năng lượng, do

đó phải chọn phương pháp tính toán thích hợp Ở đây, năng lượng được tính

bằng phương pháp ab-inido với hệ hàm cơ sở tương đối lớn, 6-31G, có để ý

_ đến năng lượng ở điểm zero với phdn mém GAUSSIAN 94 [34] (co sd cha

cách tính đã được trình bày trong Chương II, Phần lý thuyết) Cách tính được thực hiện qua các giai đoạn sau:

53

ign Cbn Shao

Giai đoạn 1: Các cấu trúc được xây dựng và tối ưu hóa theo cách tính

bán thực nghiệm PM3 bằng phần mềm HYPERCHEM 4.536], nhằm xác

định cấu trúc ban đầu tương đối đúng làm điểm bắt đầu cho giai đoạn 2

Giai đoạn 2: Cấu trúc sau khi tối ưu hóa ở giai đoạn 1 được chuyển

sang bộ chương trình GAUSSIAN 94 [34] để tối ưu hóa theo cách tính ab-

initio với hệ hàm cơ sở 6-31G Kết quả thu được là năng lượng Eur của cấu trúc tối ưu

Giai đoạn 3: Cấu trúc sau khi tối ưu hóa ở giai đoạn 2 được sử dụng để tính năng lượng ở điểm zero bằng cách tính tần số dao động cũng ở hệ hàm

6-31G Năng lượng điểm zero Ezpg được hiệu chỉnh bằng cách nhân thêm với

0.8929 trước khi được thêm vào năng lượng của Ekz

Giai đoạn 4: Tính năng lượng proton hóa của các cấu trúc được proton

hóa để tìm vị trí có ái lực proton lớn nhất

Các kết quả tính toán được trình bày sau đây:

* Năng lượng tổng cộng (hartree), năng lượng điểm zero (hartree) và

năng lượng proton hóa (Kcal/mol) được trình bày ở Bảng 2

Bảng 2

Cấu Eur Ezpg x 0.8929 E Năng lượng proton hóa

trúc (hartree) (hartree) (hartree) (Kcal/mol)

Kết quả cho thấy năng lượng proton hóa lớn nhất ứng với cấu trúc 1

(proton héa tai N1) va nhỏ nhất ứng với cấu trúc 4 (proton hóa tại N4) Điều này chứng tỏ sự proton hóa NI xảy ra dễ dàng nhất và khó xảy ra ở N4

54

Két qua cho thay:

* Về đô dài nối, chỉ có độ dài nối NạC; ở cấu trúc 2 ( proton héa tai N2) và N¿C¿ ở cấu trúc 4 (proton hóa tại N4) là thay đối đáng kề nhất (tăng khoảng 10%)

* Về góc nối, góc nối thay đổi không đáng kể và chỉ có góc xoắn ở cấu

trúc 1 tăng lên gần 10 độ khi đi từ cấu trúc không proton đến cấu trúc được

proton hóa Giá trị góc xoắn trong cấu trúc 4 bằng không cho biết vòng

Padi bn Shao

B KHAO SAT MOI LIEN HE ĐỊNH LƯỢNG GIỮA

CUA CHAT UC CHE ENZYM DIHYDROFOLATE REDUCTASE

Phần này sẽ khảo sát QSAR của các dẫn xuất chất ức chế chế 4,6-

diamino-1,2 dihydro-2,2 dimethyl-1-phenyl triazin vdi_ 3 nguén enzym kh4c

nhau: từ gan gà, khuẩn L-casei và người,

1 Các bước thực hiện và phần mềm sử dụng

Qui trình được thực hiện như trong sơ đồ ở chương QSAR

øe Xây dựng và tối u hóa cấu trúc của hợp chất,

Tất cả các cấu trúc phân tử được xây dựng và tối ưu hóa bằng chương

trình HYPERCHEM 4.5136] với cách tính bán thực nghiệm PM, là một trong những phương pháp thông dụng và đáng tia cậy nhất của cách tính bán thực

nghiệm với chuẩn hội tụ là 107

e Tính toán những thông số đặc trưng cho cấu trúc

Từ những cấu trúc đã tối du ở trên một số những đặc trưng về cấu trúc

như: điện tích, thể tích, điện tích, độ phân cực v.v được tính từ chương trình CHEMPLUS 3.0 [35] Những thông số này đóng vai trò là các biến độc lập xây đựng nên mô hình

Ngoài ra để mô hình có thể áp dụng tổng quát hơn, ở đây có sử dụng

thêm 2 biến chỉ định l;, l¿ đặc trưng cho nhóm thể ở vị trí 3 và 4

1; =1, ứng với nhóm thế tại vị trí 3 có đạng CH:ZCuHu,Y và ZCH;C;H¿Y

với Z = O, NH, S, Se 1; = 0 cho trường hợp ngược lại Tương tự cho L, khi

nhóm thế gắn tại vị trí 4

Chất ức chế ở dạng tổng quát được qui ước đánh số như sau:

Lida bn Ghee Che

Energy Năng lượng tổng cộng của phân tử (đơn vị hartree)

Homo Nẵng lượng homo (vân đạo đầy thấp nhất,đơn vị hartree) Lumo Năng lượng lumo (vân đạo trống cao nhất đơn vị hartree) Logp Hệ số octanol/ nước

Area Điện tích phân tử

Hydra Năng lượng hydrat hóa( đơn vi kcal/mol)

Polar Độ phân cực

Charl-Charl4 Điện tích trên nguyên tử số 1 đến nguyên tử số 14

I, Nhóm thé tai vị trí số 3 trên vòng benzen

L, Nhóm thế tại vị trí số 4 trên vòng benzen

e Phân tích đữ liệu

Tất cả các biến độc lập ở trên không phải được đưa hết vào mô hình

Mặc dù việc thêm biến độc lập vào làm tăng hệ số tương quan R”, nhưng nó không hẳn phần ánh mô hình hồi qui càng phù hợp hơn với tổng thể Việc đưa nhiều biến độc lập vào mô hình hếi qui nói chung không phải lúc nào

cũng tốt, trừ phi chúng có liên hệ mạnh với biến phụ thuộc

Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng các sai số chuẩn của tất cả ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán Và mô hình

càng có nhiều biến thì càng khó giải thích Vì vậy trong phần so sánh đánh

giá mô hình ở phần sau Mô hình được chọn ứng với mô hình có giá trị %,

đặc trưng cho khả năng tổng quất của mô hình cao nhất, kế đó là số biến độc

lập nhỏ nhất và cuối cùng là R”(đo khả năng phù hợp của mô hình)

Trước khi xây dựng mô hình cần tiến hành lựa chọn số biến tối wu cho

mô hình

* Phương pháp hồi qui tuyến tính đa biến được thực hiện với phần mềm

STATGRAPHICS 7.0 [38] Trong đó chúng tôi dùng thủ tục hồi qui từng

bước với phương pháp loại trừ dan (Backward elimination) dé lua chon biến

và xây dựng mô hình Thủ tục này được thực hiện như sau:

57

Fun Cn Kee oF

Đầu tiên các biến được đưa vào phương trình sau đó loại trừ dẫn chúng theo tiêu chuẩn loại trừ Có 2 tiêu chuẩn loại trừ Tiêu chuẩn thứ nhất là giá trị F tối thiểu biến phải đạt được để ở lại trong phương trình gọi là F ra (F-to- remove) Các biến có giá trị F nhỏ hơn F ra sẽ bị loại ra khỏi phương trình Tiêu chuẩn thứ 2 là xác suất tối đa của F ra (probability of F-to-remove) ma một biến phải nhỏ hơn Nếu vượt quá xác suất tối đa cho phép này thì biến sẽ

bị loại

* Phương pháp bình phương tối thiểu riêng phần được thực hiện trong

phân mềm SPLUS{38) Số biến ẩn được chọn sao cho mô hình có tính tổng quất lớn nhất

* Phương pháp mạng nơ ron được thực hiện theo chương trình của Venables và Ripley chạy trên SPLUS Mô hình nơ ron quy định trong chương

trình này có dạng feed-forward bao gồm 3 lớp: lớp nhập, lớp ẩn và lớp xuất

Mỗi một nút trên lớp nhập tương ứng với một biến độc lập ngoại trừ nit bias Trong bài ở lớp xuất chỉ có một nút ứng với hoạt tính sinh học là logl/k, Mô

hình có đạng tổng quát như sau:

HL QSAR của chất ức chế với nguôn enzym DHFR từ gan gà

11.1 Dữ liệu

Dữ liệu được ding trong phần này gồm 113 chất (bảng 6) 25 biến độc

lập và 1 biến hoạt tính làm biến phụ thuộc Giá trị cho trong phụ lục I

38

iin G9 Gạo GUẼ

2 _| 3-8SO,NH, 40 | 3-CH) O-c-C, Hy, 78 | 4-CN

3 | 3-CONH, 4i | 3-CH,NHC,H33",5'-CONH)), 19 _| 4-OCH,CO-c-N(CH,CH,),0

4 | 3-COCH, 42 | 3-CH.NHC.H, -4°-SO,NH, 80] 4-O(CHj);OC,H.-4 NH, 3_ | 3-COOCH,CH;¿ 43 | 3-CH,OC,H, 81 | 4-CHy

ii | 34 49 | 3-CH, OCH, ~3'-CoHy 87 | 4.O(CHj);,CH¡

12 13-NO, 50 | 3-CH;OC,H,~3'-CH(CHạ); 88 | 4-O(CH)),CH,

13 | 3-CN 5ì | 3-CH) OCH, -3°-C(CH)s 89 | 4O(CH Dio CH,

14_| 3-CH|N(CH "Cr $2 _| 3-CH, OCsH, -3"-CoHs 90 Ì 4-O(CHL) CH,

15 | 3-CH; 33 | 3-CH, OCH, -3’-NHCOCH, 91 | 4-OCH,CeHs

l6 | 3-CH.CH, 34 | 3-CH, OCH, -3'-NHCSNH, 92 | 4-OCH, CsHy-3".4-Ch

2%6 | 3-O(CH))<CH 64 | 4-SO,NH, 102 | 4C = CSi(CH3)3

27 | 3-O(CH;)CH¡ 65 | 4-SO:CHì 103 | 3-CL4-OCH, CcHJON(CH,)

28 3-O(CH;),2CH¡ 66 | 4-CONH, 104 | 3-CL4(CH)), CoHy-2 -CL4

SO,F

29 Ì3-0(CH¡),.CH, 67 | 4.CQCH: 105 | 3-SO,NH, , 4-Cl

30 3-O(CHj);CH: 68 | 4-COOCH, 166 | 3-OCH;,4-OQCH;

31 | 3-O(CH) CH; 69_| 4-COOOHs 167_| SNE, GES

idan O8n hac Er

MI.2 Hải qui tuyến tính đa biến

* Tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến bằng biểu đổ phân tán (scatter plot) va ma tran hé số tương quan

Biểu dé phần tán và ma trận hệ số tương quan của chất ức chế enzym

DHER từ gan gà được cho trong phụ lục từ hình (39-43) và báảng(24)

Nhận thấy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc không có tương quan mạnh với nhau nhưng giữa các biến độc lập với nhau có một số biến lại tương quan rất chặt chế với nhau Ví đụ như giữa biến energy với biến volum, area, refra, polar Giữa biến homo với biến char3, giữa biến volum với biến area

* Kết quá tính hồi qui đa biến cho mô hình gồm tất cả 25 biến độc lập

Kết quả cho thấy, mặc dò mô hình (1.1) có Rˆ cao hơn so với mô hình

thứ 2 nhưng khả năng đoán nhận lại rất thấp Do đó, nếu phải chọn theo

phương pháp hồi qui đa biến ta chọn mô hình (1.2)

Bảng 7 Những biến số cho mô hình 1,2

Biến phụ thuộc Hệ số Sai số chuẩn

3⁄⁄ 0, (Ø/⁄%c Qð

Bảng 8

Kết quả tính và dự đoán hoạt tính sinh học (act) theo mô hình (1.2)

Hợp Act Act | Phần | Act | Phần | Hợp Act Act | Phan Act Phần

Chất | Thực tế | Tính Dư Đoán dư Chất | Thực tế | Tính dư Đoán Dư

Studia Cn Oho

Tuy mô hình (1.2) tốt hơn mô hình , nhưng mô hình thường chỉ có giá

trị thực tế nếu giá trị R” > 0.81 Chúng tôi thử tim bing các phương pháp

khác nhằm cải thiện R” và Q,

HH.3 Bình phương cực tiểu riêng phan (PLS)

Phương pháp PLS được thực hiện với phần mềm SPUS, kết quả cho thấy mô hình tốt nhất trong phương pháp này ứng với 5 biến Ẩn,

Giá trị R” và Q” ứng với mô hình này (gợi là mô hình 1.3) là: R? = 0.597, 0’ = 0.373

Mô hình (1.3) tốt hơn mô hình (1.1) nhưng không cải thiện gì hon so

với mô hình (1.2) ở cả 2 giá trị về sự tương thích và khả năng đoán nhận

Hinh 14

Biểu thị trên cùng đề thị giá trị tính và giá trị dự đoán theo

giá trị thực nghiệm của hoạt tính theo mô hình 1.3

trong bộ dữ liệu, ngược lại nếu có quá nhiễu nút sẽ xảy ra hiện tượng

"overfitting" như đã trình bày trong phần lý thuyết, tức mạng chỉ nhớ giỏi những gì đã được học mà không có khả năng dự đoán chất mới và vì thế sẽ

không có giá trị thực tế

Chúng tôi chọn mạng thích hợp bằng cách thay đổi số nút trên lớp

ẩn Và dựa vào hệ số tương quan R, tương quan dự đoán Q để đánh giá mạng

Bảng 9

So sánh phương sai dư, hệ số tương quan và hệ số tương quan

dự đoán với số nút trên lớp ẩn

Studn Q9 Ohkac C#

Từ bang 9 chon mé hinh 10-3-1 tinh toán kết quả cho bởi phương pháp

mạng nơ ron

Bảng 10: Kết quả tính toán hoạt tính sinh học của 98 hợp chất

trong tập mẫu theo mô hình mạng nơ ron 10-3-1

cuc O42, Sas CO

Hinh 16: Đồ thị biểu điễn hoạt tính theo thực nghiệm & tính toán

Hoạt tính theo tính toán

Hình 17: Đồ thị giữa giá trị hoạt tính tính toán và giá trị dự đoán

tutes Sn Chige OF

Hinh 18

Biểu thị trên cùng đồ thị giá trị tính và giá trị dự đoán theo

giá trị thực nghiệm của hoạt tính

cho15 hợp chất mới không tham gia trong quá trình luyện mạng

67

~#⁄%juv Gn Ghae CE

Kết quả dự đoán hoại tính cho tập đữ liệu mới không được học

Đỗ thị biểu điễn hoạt tính thực nghiệm & hoạt tính dự đoán

của các hợp chất trong mẫu kiểm tra theo phương pháp nơ-ron

Pain Bn, Shue eH

HH, QSAR của chất ức chế với enzym DHFER từ khuẩn L.-Casei

HH.1 Dữ liệu

Đữ liệu được đùng trong phần này gồm 72 chất (bảng 12) 25 biến độc

lập và 1 biến hoạt tính làm biến phụ thuộc Giá trị cho trong phụ lục 2

“Tại |3.CH;OC,H,-3-C(CH» 3; CHOC He 3 NHCOCH, 68 69 4-QCH;C;H-4 -CONH; 4-OCH:CeHs_ —

—~ 3 — Ïà.CH;OC4l-3:CN 70 4-OCH; CyHy-3" 4 -Ch

Giga in, C@n Sho OF

Trong dé chia ngau nhiên làm 2 tập riêng biệt, Tập để xây dựng mô hình gồm 6§ chất, tập để kiểm tra tính đự đoán của mô hình gồm 7 chất

IH.2 Hồi gui tuyến tính đa biến,

* Ma trận hệ số tương quan của chất ức chế enzym DHER từ khuẩn I- casei được trình bày trong phần phụ lục 6 bang 25

* Kết quả tính hồi qui đa biến cho mô hình gồm tất cả 25 biến độc lập

Kết quả cho thấy: Mô hình (2.1) khong thể sử dụng được vì không có

khả năng đoán nhận ( giá trị Q âm) Mô hình (2.2) là kết quả ứng với 11 biến

độc lập được chọn từ 25 biến ban đầu bằng phương pháp loại trừ dân Mô hình (2.2) có giá trị QÝ khá hơn nhiễu so với mô hình (2.1) mặc dù giá trị hệ

số tương quan Rˆ nhỏ hơn Một số kết quả tính từ mô bình ( 2.2)

Bang 13 Những biến số của mô bình 2.2

Biến Phụ thuộc Hệ số Sai số chuẩn

Constant 28.11 22.19 Homo 7.65 1.12

Char9 13,76 4.96 Hydra 0.08 0.02

Luin Bn Shae Ge

Bang 14

Kết quả tính và dự đoán hoạt tính sinh học (act) theo mô hình 2.2