Upload was unsuccessful. Retry or upload another file.

Slayd

1. Mavzu:Emperika va nazariya .

2. Kimyoda kompyuter modellashtirish fanining maqsadi – bakalavr talabalariga kimyoviy jarayonlarni , tabiiy va fiziologik faol birikmalarning tuzilishi hamda xossalarini matematik va kompyuter dasturlari yordamida modellashtirish ko‘nikmalarini berishdan iborat .

3. Biologik faol birikmalarni kompyuter modellashtirishning ahamiyati . - Biologik faol moddalar ( dori vositalari , tabiiy birikmalar , fiziologik faol ligandlar ) organizmdagi maqsadli biomakromolekulalar ( oqsillar , fermentlar , DNK/RNK) bilan o‘zaro ta’sirga kirishadi . - Ularning ta’sir mexanizmini , barqarorligini va selektivligini tajriba oldidan kompyuter modellashtirish orqali tahlil qilish mumkin . - Bu yondashuv yangi dorilar sintezini tezlashtiradi , qimmatbaho tajribalarni kamaytiradi va ekologik xavfsizlikni ta’minlaydi .

4. Kompyuter modellashtirish turlari : Molekulyar mexanika (MM) va klassik modellar . Atomlar orasidagi bog‘lanishlarni klassik fizik qonunlar asosida tavsiflaydi . Kuch maydonlari (force fields): AMBER, CHARMM, OPLS, GROMACS . Katta biomolekulalar ( oqsillar , membranalar ) uchun samarali . Kvant-mexanik (QM) hisoblashlar Elektron tuzilishni aniqlash , reaksiya mexanizmini tushuntirish uchun . Usullar : Hartree – Fock (HF), DFT (Density Functional Theory), MP2, CCSD(T) . Kichik molekulalar va aktiv markazlar uchun qo‘llaniladi .

5. 3. QM/MM gibrid usullari . Biomakromolekulaning aktiv markazi kvant-mexanik usulda , qolgan qismi esa molekulyar mexanika asosida hisoblanadi . Masalan : ferment katalizi jarayonlarini modellashtirish . 4. Molekulyar dinamika (MD). Vaqt bo‘yicha molekulaning harakatini kuzatish , barqaror holatlarni aniqlash . Oqsil -ligand komplekslarining bog‘lanish energiyasi va barqarorligini baholash . Dasturlar : GROMACS, AMBER, NAMD, Desmond . 5. Doking (Molecular Docking). Ligandning maqsadli biomakromolekulaga qanday joylashishini aniqlash . Afinitet ( bog‘lanish energiyasi ) va selektivlikni hisoblash . Dasturlar : AutoDock , GOLD, Glide, MOE .

6. Hisoblash majmualari ( programmalar ) - Kvant-mexanik dasturlar : Gaussian, ORCA, GAMESS, Q-Chem . - Molekulyar mexanika va dinamika : GROMACS, AMBER, CHARMM, NAMD . - Doking va farmakologik tahlil : AutoDock , Schrödinger (Glide, Maestro), MOE, GOLD . - Vizualizatsiya va strukturaviy tahlil : PyMOL , Chimera, VMD, Avogadro .

7. Amaliy qo‘llanilishi : - Tabiiy birikmalar ( flavonoidlar , alkaloidlar , terpenoidlar ) ni dori sifatida tadqiq qilish . - Fiziologik faol moddalar ning ( vitaminlar , peptidlar va b.) oqsillar bilan bog‘lanishini tushunish . - Yangi farmakofor modellar yaratish va biologik aktivlikni bashorat qilish . - Dori – oqsil , dori –DNK o‘zaro ta’sirini aniqlash . Kompyuter modellashtirish biologik faol birikmalarni o‘rganishda muhim vosita bo‘lib , molekulyar mexanika – katta tizimlarni tez hisoblash uchun , kvant-mexanik usullar – elektron tuzilishi va reaksiya mexanizmlarini tushunish uchun , doking va MD – ligand– oqsil o‘zaro ta’sirini baholash uchun tanlanadi . Shu yo‘l bilan tabiiy va fiziologik faol moddalar asosida yangi samarali , xavfsiz dori vositalarini yaratish imkoniyati kengayadi .

8. Umumiy ta’rif Kimyoda emperik (empirical) yondashuv – bu molekula yoki materialning xossalarini tajriba yo‘li bilan olingan ma’lumotlar ga asoslanib modellashtirish usulidir . Bu usulda hisoblashning asosiy manbai – tajriba natijalaridan kelib chiqqan statistik yoki yarim-tajribaviy (semi-empirical) formulalar , parametrlar bo‘ladi . Nazariy kvant mexanik tenglamalarni to‘liq yechish talab qilinmaydi ; buning o‘rniga , avvaldan aniqlangan konstantalar va koeffitsientlar ishlatiladi . Asosiy xususiyatlari Parametrik hisoblash : Tajriba orqali aniqlangan bog‘lanish energiyalari , bog‘ uzunliklari , ionlashish potensiali kabi qiymatlar modelga kiritiladi . Oddiy matematik apparat : Murakkab Schrödinger tenglamasi o‘rniga tajriba natijalariga moslashtirilgan oddiy tenglamalar va regressiya formulalari qo‘llanadi . Tezkorlik : DFT yoki ab-initio hisoblariga qaraganda hisoblash tezligi yuqori , katta molekulalar uchun ham qulay . Cheklovlar : Natija aniqligi parametrlar sifati va tajriba bazasining to‘liqligiga bog‘liq ; yangi yoki noodatiy moddalarda xato ehtimoli yuqori .

9. Emperik modellashtirishning turlari Force Field ( Kuch maydoni ) modellari Molekulaning potensial energiyasi bog‘ uzunligi , burchaklar , tortishish / itishish kuchlariga asoslanadi . Misollar : MM2, MM3, AMBER, CHARMM . Parametrik kvant modellar (semi-empirical) Qisman kvant mexanikasi + tajriba parametrlari . Misollar : PM3, AM1, MNDO . QSAR/QSPR (Quantitative Structure–Activity/Property Relationship) Strukturaviy deskriptorlar va tajriba orqali aniqlangan biologik / faol xossalar orasidagi bog‘lanish . Dori dizayni , toksikologiya , material xossalarini prognozlashda keng qo‘llanadi . Mashina o‘qitish va statistik regressiya Emperik ma’lumotlardan AI/ML algoritmlar yordamida bashorat qilish ( masalan , Gaussian Process, Random Forest). Qo‘llanish sohalari Kimyoviy reaksiyalar tezligi ni ( kinetika ) tajriba ma’lumotlari asosida bashorat qilish . Material xossalarini prognozlash : eruvchanlik , qaynash harorati , dielektrik doimiysi . Dori molekulalari dizayni : QSAR asosida biologik faollikni baholash . Polimer kimyosi : qovushqoqlik , issiqlikka chidamlilikni hisoblash Afzalliklari Katta molekulalar uchun tez va iqtisodiy hisoblash . Tajriba ma’lumotlari mavjud bo‘lgan tizimlarda yuqori aniqlik berishi mumkin . O‘quvchi va tadqiqotchilar uchun o‘sonroq tushunarli . Kamchiliklari Tajriba ma’lumotlari yetarli bo‘lmasa , model ishonchliligi pasayadi . Yangi , o‘zgacha tuzilmalar uchun extrapolyatsiya xatolarga olib kelishi mumkin .

10. Umumiy ta’rif Kimyoda nazariy yondashuv — bu molekula , atom yoki materiallarning xossalarini fundamental fizik-kimyoviy qonunlar ( kvant mexanikasi , molekulyar mexanika , statistik termodinamika ) asosida matematik jihatdan modellashtirish usulidir . Bu usulda hisoblash tajriba ma’lumotlariga emas , balki nazariy tenglamalarga ( masalan , Schrödinger tenglamasi ) va ularning matematik yechimlariga asoslanadi . 1. Asosiy xususiyatlar Fundamental yondashuv : Hisoblashlar tabiat qonunlaridan kelib chiqadi , oldindan o‘lchangan parametrlar shart emas . Yuqori aniqlik : Yaxshi hisoblash sharoitida tajribaga juda yaqin natijalar beradi . Resurs talabchanlik : Katta molekulalar uchun hisoblash resurslari ( vaqt , xotira ) ko‘p talab qiladi .