Содержание к диссертации
Введение
1. ХИМИЧЕСКАЯ И ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНГИЦИДОВ И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАВИСИМОСТЕЙ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ) 8
1.1. Классификация по химическим классам и механизмам действия фунгицидов 11
1.1.1. Производные бензимидазолов и их механизмы действия 11
1.1.2. Оксипиримидины и подавление синтеза нуклеиновых кислот 12
1.1.3. Фунгицидные антибиотики и их влияние на синтез белка 13
1.1.4. Кротонанилиды и их влияние на процесс дыхания 14
1.1.5. Фосфорорганические соединения и их вмешательство в биосинтез
липидов 16
1.1.6. Производные моноциклических азолов как ингибиторы биосинтеза эргостерина 17
1.1.7. Трициклические производные азолов и подавление синтеза меланина 20
1.2. Анализ методов и компьютерных систем для выявления зависимости
между структурой и биологической активностью химических соедине
ний 21
1.3. Заключение по обзору литературы 28
2. ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МАТЕРИАЛОВ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКА 30
2.1. Выбор объектов исследования 30
2.2. Выбор метода исследования связи «структура - активность» и формирования математических моделей прогноза активности. 32
3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА И АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СТРУКТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК 36
3.1. Характеристика математических моделей фунгицидной активности... 36
3.2. Оценка достоверности математических моделей , 41
3.3. Влияния структурных характеристик на фунгицидную активность... 44
3.3.1. Наиболее значимые индивидуальные признаки, выявленные без ориентации на функциональные группы 45
3.3.2. Влияния индивидуальных признаков по функциональным группам 46
3.3.3. Сопоставление и анализ признаков - элементов решающих наборов 50
4. КОНСТРУИРОВАНИЕ НОВЫХ ПОТЕНЦИАЛЬНО АКТИВ НЫХ СТРУКТУР ПЕСТИЦИДОВ 56
4.1. Определение структурных эталонов активности и отбор базовых структур 56
4.2. Определение направлений модификации базовых структур 58
4. 3. Определение общих направлений модификации фунгицидов 61
4, 4. Конструирование структур с одной биологической функцией 68
4, 5. Комплексное конструирование фунгицидов с сочетанием разных
механизмов 75
4.6. Комплексное конструирование фунгицидов с сочетанием разных
типов активности на основе производных 1,3-дигетероциклоалканов 77
5. ПРОГНОЗ КОМПЛЕКСА БИОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ. ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННЫЙ СИНТЕЗ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ ФУНГИЦИДОВ И РЕГУЛЯТОРОВ РОСТА 80
5.1 Прогноз фунгицидной, гербицидной и рострегулирующей активности 1,3-оксаза- и 1,3-диазациклоалканов и их ациклических производных.. .. 80
5.2. Общие схемы синтеза прогнозируемых дигетероциклоалканов и их ациклических производных 84
5.3. Сопоставление прогнозированных данных и результатов биологических испытаний 86
6. МЕТОДИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ПЕРВИЧНЫХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ СИНТЕЗИРОВАННЫХ И ПРОГНОЗИРУЕМЫХ СОЕДИНЕНИЙ 88
6.1. Методика проведения первичных испытаний фунгицидной активности 88
6.2. Методика проведения первичных испытаний рострегулиругощей и гербицидной активности 89
ВЫВОДЫ 90
ЛИТЕРАТУРА 92
ПРИЛОЖЕНИЕ 104
- Классификация по химическим классам и механизмам действия фунгицидов
- Выбор объектов исследования
- Характеристика математических моделей фунгицидной активности...
- Определение структурных эталонов активности и отбор базовых структур
- Прогноз фунгицидной, гербицидной и рострегулирующей активности 1,3-оксаза- и 1,3-диазациклоалканов и их ациклических производных..
Введение к работе
з
Актуальность работы. Возбудители болезней и сорняки уничтожают около трети урожая возделываемых сельскохозяйственных культур. Так недобор урожая пшеницы только из-за болезней, вызванных патогенными грибами, достигает 10-20 процентов. Потери урожая озимой ржи из-за бурой ржавчины составляют 25%, а из-за мучнистой росы от 15 до 42%. Поэтому использование фунгицидов - это неотъемлемый элемент современной технологии, который обеспечивает сохранение урожая. При интенсивном и длительном использование фунгицидов, особенно с одним механизмом действия возникают резистентные формы фитопатогенных грибов, которые требуют применения новых препаратов. А для создания одного нового препарата требуется испытать от 80 до 100 тысяч химических соединений, при этом многие сопутствующие эффекты, остаются неизученными.
Часто фунгицидно-активные соединения из-за их структурного сходства с регуляторами роста проявляют и рострегулирующую активность. Выявление комплекса биологических свойств еще на стадии выбора соединений для синтеза и биологических испытаний является одним из перспективных подходов создания новых препаратов.
В последние годы для поиска новых биологически активных веществ используются методы, основанные на математических моделях, устанавливающие связь между строением молекул и его биологическим действием. Эти методы позволяют осуществить прогноз, молекулярный дизайн потенциально-перспективных структур, а, следовательно, и целенаправленный синтез соединений с комплексом заданных свойств. Поэтому исследования связи «структура - активность», создание математических моделей прогноза и молекулярное моделирование, безусловно, актуальны.
Цель работы. Разработка математических моделей фунгицидной и рострегулирую-щей активности гетероорганических соединений и молекулярный дизайн потенциально перспективных структур с заданными характеристиками. Поставленная цель включает решение следующих задач:
выявление влияния структурных характеристик на разные типы активности;
определение направлений модификации фунгицидов, используемых в мировой практике и целенаправленный молекулярный дизайн пестицидно активных соединений;
прогнозная и экспериментальная оценка соединений с комплексом пестицидных свойств (фунгицидной, рострегулирующей и гербицидной активностью).
Научная новизна. Методами математической и компьютерной химии выявлены зависимости между строением структурно-разнородных гетероорганических соединений и их пестицидной активностью, основными из которых являются количественный характер влияния структурных параметров на фунгицидную и рострегулирующую активность и ре-
4 шающие наборы признаков, составляющие основу математических моделей. Впервые получен комплекс из 11 математических моделей фунгицидной и рострегулирующей активности с высоким уровнем достоверности от 78 до 100 процентов, различающихся алгоритмами распознавания и типами решающих наборов признаков; модели позволяют разносторонне оценить различные аспекты действия исследованных соединений. Впервые найдены гипотетические эталоны активных и неактивных фунгицидных и рострегулирующих соединений и определен приоритет модификации (расчетные ранги) для 800 фунгицидов и регуляторов роста. Впервые для 200 фунгицидов, используемых в мировой практике, количественно определены вклады элементов в их активность, на основании которых методами теории игр определены наиболее перспективные направления молекулярного дизайна и целенаправленного синтеза, новых пестицидно активных соединений с определёнными характеристиками.
Практическая ценность работы. Сформирована специализированная локальная база данных фунгицидов и регуляторов роста, используемых в мировой практике, а также база знаний, содержащая сведения, необходимые для дизайна и прогнозной оценки новых фунгицидов и регуляторов роста растений, которые внедрены в НИТИГ АН РБ.
Полученные в результате исследований данные о влиянии структурных фрагментов на фунгицидную и рострегулирующую активность и сформированные математические модели используются в НИТИГ при поиске новых пестицидно активных соединений.
Сформированные модели прогноза и предложенные характеристики направлений модификации используются в научных работах сотрудников и аспирантов кафедры физики УГНТУ при исследовании связи «структура - активность» и для прогноза и синтеза новых соединений на кафедре ОАХ УГНТУ.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XVI Менделеевском съезде по общей и прикладной химии (г. С. Петербург, 1998г.); на X Всероссийской конференции по химическим реактивам «Реактив - 97» (Уфа - Москва, 1997г.); на Международной студенческой конференции (Новосибирск, 1998г.); на II Международном симпозиуме молодых ученых, аспирантов и студентов «Техника и технологии экологически чистых производств» (г. Москва, 1998г.); на межвузовской научно-практической конференции «Наука-сервис-семья» (г. Уфа, 1998г.); на научно-технической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых (г. Уфа, 1998г.); на Международной научно-практической конференции «Сервис большого города» (г. Уфа, 1999г.); на V Международной научной конференции «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (Москва-Уфа-Казань, 1999г.); на Международной конференции «Химия и химические технологии - настоящие и будущее» (Стерлитамак, 1999г.); на
5 электронной конференции ИВТН.ш «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики, медицины» (Москва, 2005г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 4 статьи и тезисы 13 докладов.
Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, шести глав, выводов, списка литературы, приложений. Материал изложен на 133 страницах машинописного текста, содержит 30 таблиц и 27 рисунков. Список литературы включает 180 ссылок на публикации отечественных и зарубежных авторов.
Классификация по химическим классам и механизмам действия фунгицидов
Системные фунгициды влияют на обмен веществ грибов, нарушая различные биохимические процессы ответственные за нормальное функционирование грибной клетки, В настоящее время известно 8 биохимических процессов, нарушение которых под влиянием фунгицидов приводит к гибели патогенна:
1 - вмешательство в процесс деления ядра;
2 - подавление синтеза нуклеиновых кислот;
3 - влияние на синтез белка;
4 - влияние на процесс дыхания;
5 - вмешательство в биосинтез липидов;
6 - ингибирование биосинтеза эргостерина;
7 - подавление синтеза хитина;
8 - подавление синтеза меланина[17-19].
Производные бензимидазолов и их механизмы действия Наиболее распространенными препаратами группы бензимидазалов, применяемыми для борьбы с мучнистой росой, оидиумом, паршой, а также в качестве протравителей семян, являются карбендазим, беномил, тиабендазол, фуберидазол.
По механизму действия к этой же группе следует отнести препарат тиофанат, Тиофанат в воде, почве или метаболически в растениях, грибах и животных превращается в карбендазим, которому приписывают первичные фунгицидные свойства этой группы соединений [20, 21].
Цитологическое изучение ряда грибов, обработанных бензимидазо-лами, показало, что эти соединения ингибиругот митозы в живой клетке [22-25], Процесс митоза состоит из ряда фаз, которые включают образование протоплазматических нитей, называемых нитями «веретена», обеспечивающих передвижение хромосом к полюсам клетки. Нити «веретена» со-биратся из микротрубочек, в состав которых входит белок тубулин.
Полагают, что бензимидазольные фунгициды реагиуют с белком микротрубочек, препятствуя тем самым нормальной сборке «веретена» [26,27]. Эти данные были подтверждены рядом исследователей, выделивших и охарактеризовавших тубулин из экстрактов грибов Aspergillus nidulans и показавших высокое сродство карбендазима к этому белку [28]. Напротив, тубулин, полученный из штаммов грибов A. nidulans, резистентных к карбендазиму, не показал сродства к бензимидазольным препаратам [28]. С помощью электронного микроскопа установлено взаимодействие карбендазима с цитоплазматическими микротрубочками и вмешательство в профазу и метафазу митозов[25,27,29,30].
Наряду с основным механизмом действия бензимидазольные фунгициды обладают и вторичным эффектом. Так, образовавшийся во время разложения беномила, бутилизоцианат быстро воздействует на процесс дыхания грибной клетки и, как следствие, на процесс синтеза ДНК и РНК. Тиа-бендазол, например, при относительно высоких концентрациях непосредственно влияет [31] на заключительный этап транспорта электронов между НАД.Н и цитохромом С.
Выбор объектов исследования
Часто математические модели прогноза биоактивности строятся на основе баз данных, включающих от нескольких десятков до нескольких сотен соединений, принадлежащих к довольно узким классам химических соединений. Очевидно, что такие модели хотя и обеспечивают достаточно точные предсказания для данного класса, но для иных классов соединений будут не приемлемы. В зависимости от цели исследований объектами анализа связи «структура - активность» являются либо классы структурно-близких соединений (ряд структурных аналогов с разной мерой сходства), либо биоизостеры - соединения разной структуры, но обладающие одним и тем же типом активности. В любом случае, при планировании целенаправленного синтеза для максимального использования синтетического потенциала важно иметь прогнозные данные по нескольким типам активности, чтобы в дальнейшем тестировать, по возможности, более широкий спектр прикладных свойств.
Биологически активные соединения, проявляющие фунгицидное действие, по строению часто схожи со структурами, проявляющими рострегулирую-щую активность. Поэтому при прогнозе и конструировании фунгицидно активных структур в плане расширения практической значимости синтезируемых соединений и оценки возможности их комплексного биологического воздействия целесообразно оценить и рострегулирующую активность.
Таким образом, объектами исследований являются структуры разнородных органических и неорганических соединений (биоизостеров) и их фунгицидное и рострегулирующее действие по отношению к различным видам биологических объектов с разными механизмами действия.
Для исследования зависимостей «структура - фунгицидная активность» сформировано три исследуемых серии соединений, для которых проведены необходимые расчёты и соответствующий анализ.
Серия 1 состоит из 200 соединений (113 активных и 87 неактивных соединений). Серии 2 и 3 включают 300 и 325 соединений соответственно: серия 150 активных и 150 неактивных, серия 3 - 165 активных и 160 неактивных структур.
В группы активных биоизостеров каждой серии - (группы А) включены структуры действующих веществ, применяемых в качестве фунгицидов в мировой практике, зарегистрированные в странах мира и (в том числе разрешенные для применения в странах СНГ), а также патентные соединения. Группа активных серии 1 отличается тем, что в нее не включены структуры неорганических и ациклических коммерческих фунгицидов, в серии 2 они присутствуют, а в серию 3 для увеличения разнообразия структурного фрагментарного состава дополнительно, по сравнению с серией 2, включены структуры экзаменационной серии, успешно тестированные по моделям серии 2.
Группы неактивных структур включают гетероорганические соединения, не обладающие фунгицидным действием, но некоторые из них проявляют в достаточно высоких дозах гербицидную активность. Группу неактивных серии 1 представляют соединения, экспериментально тестированные НИТИГ АНРБ на фунгицидную активность и не проявившие этот типа активности. Из них около 30% соединений являются аналогами бензимидазола, многие структуры - либо су льфонилмоч евины, либо тиокарбаматы, поэтому предназначенность моделей этой серии более ограничена.
Характеристика математических моделей фунгицидной активности...
Исследуемые соединения структурно и по механизмам действия чрезвычайно разнообразны. Вследствие этого достаточно сложно получить оптимальные модели распознавания активности для всего спектра исследуемых фунгицидов. Поэтому создан комплекс моделей, различающихся по алгоритму распознавания и по типу структурных характеристик (табл.3Л.). В общей сложности сформировано около 300 моделей.
При их формировании варьировались различные параметры, при помощи которых достигаются необходимые требования к качеству создаваемых моделей: а) представительность анализируемого массива данных, фрагментарный состав обучающих серий;
б) типы признаков в решающем наборе (фрагменты, их конъюнкции, дизъюнкции), количество их в РНП;
в) разнообразные эвристические пороги, используемые для понижения размерности признакового пространства. Качество полученных результатов оценивали на основании данных, характеризующих процент правильного распознания активных и неактивных соединений на стадии обучения одна для рострегулируюшей (табл.3.1.)). По серии 1 сформирована одна модель (М10), по серии 2 - семь моделей (Ml - М7), по серии 3- две модели (М8 и М9) и серии 4 также одна модель (Ml 1) (табл.ЗЛ.).
Для каждой математической модели сформированы решающие наборы структурных характеристик РНП (табл. 3.2, 3.3 иП.1.1 - П.1.4.). Для формирования серии 3 и расширения фрагментарного состава исследуемой серии включены 25 проэкзаменованных по серии 2 соединений (15-активных и 10-неактивных). Таким образом, массив обучения серии 3 составил 325 структур (165-агсгивныхи 160-неактивных).
Математическая модель М7 несёт в себе минимум неопределенности, тле включает только конъюнкции признаков или фрагменты. Достоверность её на обучении 70 - 87 %, табл. 3.4. Но она включает довольно большое число признаков 74 избыток, которых может вносить «шум» и ухудшать результаты последующего прогноза.
Определение структурных эталонов активности и отбор базовых структур
Структурные эталоны для большинства исследованных серий соединений являются не реальными молекулами, а гипотетическими и представлены координатами в многомерном пространстве РНП. Для фунгицидов координаты найденной эталонной структуры - 0.431 и 2.801 единиц евклидовой метрики, а расстояние до него наилучшей структуры -1.619 (табл. 4.1).
Анализ структурного сходства с эталонами и отбор базовых структур (БС). Выбранное нами направление конструирования - увеличение структурного сходства модифицируемых базовых структур с рассчитанными гипотетическими эталонами активности. Этот подход обуславливает тенденцию к проявлению более высокого уровня активности новых сконструированных соединений. Чем более близкое структурное сходство модифицируемых структур с найденными эталонами, тем выше вероятность прогнозируемой активности. Поэтому наиболее перспективными базовыми структурами, являются соединения, максимально приближенные к эталону активных и одновременно удаленные от эталона неактивных. Все исследованные соединения ранжированы по этому критерию. Он основан на вычислении в многомерном пространстве РНП евклидовых расстояний структур до этих эталонов.
По сходству с найденными структурными эталонами активных и неактивных соединений все исследованные структуры распределились на 98 расчётных рангов (табл. П 1.6).
Наиболее схожи с эталоном активности (с 1 по 20 ранг) соединения, разного строения, но содержащие триазольный цикл.
Соединения, имеющие наименьшее сходство с эталоном (с 78 по 98), в основном, шестичленные би- и трициклические структуры.
Для конструирования по всем выбранным направлениям отбор базовых структур произведён с учётом нескольких параметров: структурного сходства, принадлежности к разным химическим классам, разнообразия механизмов действия, заинтересованность синтетических школ в определённых структурах и пр. Наиболее интересными являются производные триазола, морфолина, окситииндиоксида, бензимидазола, фурана и прочие, табл.4.1 и 4,2.
Прогноз фунгицидной, гербицидной и рострегулирующей активности 1,3-оксаза- и 1,3-диазациклоалканов и их ациклических производных
Из исследованных соединений (сконструированных и прогнозированных) наибольший интерес в плане последующей экспериментальной проверки представляют 1,3-дигетероциклоалкы и их ациклические производные результаты прогноза комплекса их свойств приведены в таблицах 5.1, 5.2 и 5.3.
Прогноз фуигицидной активности. Фунгицидная активность прогнозируется для 73% соединений. Прогноз восьми соединений из 28 неустойчив, так как по одному алгоритму они прогнозируются как активные, а по другому как неактивные (структуры 2, 5, 6, 8-10, 17 табл. 5.1). Максимальная расчётная активность прогнозируемых дигетероциклоалканов и их ациклических производных определена для 2-(фурил-2)-1,3-оксазацикло-пентана, содержащего в третьем положении пропильный и бутильный радикалы (соединения П1 и ПЗ табл. 5.3).
Прогноз рострегулирующеи активности. Из исследованных производных циклоалканов рострегулирующая активность прогнозируются для 75% структур. Для 18% (структуры 10-13 табл. 5.1 и П7, П8 табл. 5.3) прогноз неустойчив и 7% прогнозируются как неактивны (структура 3, табл. 5.1).
Прогноз гербициднрй активности. Гербицидная активность прогнозируется для 67% соединений, для 7% прогноз неустойчив (структуры 2, 13 табл. 5.1). Шестнадцать процентов соединений прогнозируются как неактивные (структуры 4,14,16 табл. 5.1 и ПЗ, П8, Ш0 табл. 5.3).
По результатам проведённых исследований (по данным дизайна и прогноза) осуществлен целенаправленный синтез соединений 1 - 5 и 10 - 14 (табл. 5.1) и экспериментально определена их биологическая активность.
Выражаем искреннюю благодарность д.х.н. Хлебниковой Т.Д. и к.х.н. Покало Е.Иза осуществлённый синтез.
В качестве регуляторов роста растений на пшенице хорошие результаты по стимуляции роста корней и колеоптилей получены для 2-(фурил-2)-1,3-диизобутил-1,3-диазациклопентана (структура П5, табл.5.3).
