wielowymiarowe widma nmr nowe koncepcje i perspektywy
Download
Skip this Video
Download Presentation
Wielowymiarowe widma NMR – nowe koncepcje i perspektywy

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 87

Wielowymiarowe widma NMR – nowe koncepcje i perspektywy - PowerPoint PPT Presentation


  • 111 Views
  • Uploaded on

Wielowymiarowe widma NMR – nowe koncepcje i perspektywy. Wiktor Koźmiński Wydział Chemii Uniwersytetu Warszawskiego. Zastosowania wielowymiarowego NMR. chemia : 2D NMR rutynowe pomiary : COSY, NOESY, ROESY, HSQC, HMBC, itd . b iomolekuły 2D , 3D, 4D

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Wielowymiarowe widma NMR – nowe koncepcje i perspektywy ' - lacota-cooper


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
wielowymiarowe widma nmr nowe koncepcje i perspektywy

Wielowymiarowe widma NMR – nowe koncepcje i perspektywy

Wiktor Koźmiński

Wydział Chemii Uniwersytetu Warszawskiego

zastosowania wielowymiarowego nmr
Zastosowania wielowymiarowego NMR
  • chemia: 2D NMR

rutynowe pomiary : COSY, NOESY, ROESY, HSQC, HMBC, itd.

  • biomolekuły 2D, 3D, 4D

dobrze zdefiniowane wąskie zakresy spektralne

  • widma wielowymiarowe (2D, 3D) są też coraz bardziej popularne w badaniach fazy stałej
  • MRI – te same metody (2D, 3D), ale próbkowanie przestrzeni odwrotnejgradientami B0
co daj widma wielowymiarowe
Co dają widma wielowymiarowe?
  • poprawa separacji sygnałów
  • poprawa czułości przy pośredniej detekcji jąder o niskim g
  • identyfikacja jąder wzajemnie oddziałujących
    • problem podstawowy: przypisanie sygnałów odpowiednim atomom
  • pośredni pomiar widm wielokwantowych
  • obrazowanie (MRI)
problemy rosn z liczb wymiar w czyli

t N

t i

exc

mix i

N–1

Problemy rosną z liczbą wymiarów czyli :
  • ograniczenia związane z próbką

(nieistotne w większości przypadków)

- stężenie, g, B0, T, własności relaksacyjne

  • i próbkowaniem (metodologiczne)
      • liczba punktów (ewolucji w wymiarach pośrednich) szybko rośnie z liczbą wymiarów
      • rozdzielczość jest proporcjonalna do maksymalnego czasu ewolucji (teoremat Nyquista)

N – wymiarowy eksperyment :

W przypadku MRI zmiana amplitudy PFG zamiast czasu

Dlanipunktów w wymiarze i : n1n2 .... nN-12N-1 pomiarów 1D

i oczekiwan rozdzielczo ci
… i oczekiwaną rozdzielczością
  • rozdzielczość jest ograniczona przez maksymalny osiągnięty czas ewolucji (tak naprawdę fazę f= wt)
  • maksymalny odstęp między punktami pomiarowymi – Df ≤ p(teoremat Nyquista)
splot sygna u nmr z funkcj pr bkowania i ograniczeniem czasu ewolucji

próbkowanie

aliasing

t-1

t

identyczne kopie widma

Ograniczenie czasu pomiaru

poszerzenie

Splot sygnału NMR z funkcją próbkowania i ograniczeniem czasu ewolucji
w praktyce 2d
W praktyce 2D:
  • liczba pomiarów 1D

n2D= (t1max  sw1 + 1)  2

przykład (500 MHz)

t1max=0.05 s, sw1=3.5 kHz (1H 7ppm) lub 20 kHz (13C 160 ppm)

rozdzielczość 20 Hz

n2D= 352 (1H) lub 2002 (13C)

czas pomiaru (2 akumulacje po 2 s):

24’ (1H) lub 2 h 13’ (13C)

slide11
i 3D
  • liczba pomiarów 1D

n2D= (t1max  sw1 + 1) (t2max  sw2 + 1)  4

przykład (500 MHz)

t1max=t2max=0.05 s, sw1=3.5 kHz (1H) sw2= 20 kHz (13C)

rozdzielczość 20  20 Hz

n3D= 2818816

czas pomiaru (2 akumulacje po 2 s): ~4 miesiące

wp yw indukcji b 0
wpływ indukcji B0
  • wraz z wielkością B0 rośnie czułość:

S/N~B01.5

  • ale zakresy spektralne także rosną z proporcjonalnie do B0
  • przykład: 500 MHz  700 MHz

aby uzyskać tę samą rozdzielczość w :

widmach 2D czas pomiaru wzrośnie o 40% (7/5)

widmach 3D dwukrotnie (7/5)2

wp yw indukcji b 01
wpływ indukcji B0
  • wraz z wielkością B0 rośnie czułość:

S/N~B01.5

  • ale zakresy spektralne także rosną z proporcjonalnie do B0
  • przykład: 500 MHz 700 MHz

aby uzyskać tę samą rozdzielczość w :

widmach 2D czas pomiaru wzrośnie o 40% (7/5)

widmach 3D dwukrotnie (7/5)2

wp yw indukcji b 02
wpływ indukcji B0
  • wraz z wielkością B0 rośnie czułość:

S/N~B01.5

  • ale zakresy spektralne także rosną z proporcjonalnie do B0
  • przykład: 500 MHz 700 MHz

aby uzyskać tę samą rozdzielczość w :

widmach 2D czas pomiaru wzrośnie o 40% (7/5)

widmach 3D dwukrotnie (7/5)2

jak obej problem pr bkowania
Widma o zredukowanej wymiarowości ND  2D (próbkowanie radialne) zawodzi przy dużej liczbie sygnałów

Koźmiński & Zhukov, Kim & Szyperski

Rekonstrukcja z projekcji (też próbkowanie radialne)

Kupče & Freeman

Kodowanie przestrzenne – pomiary jednoprzebiegowe (EPI)

Frydman et al.

Spektroskopia kowariancyjna (naprawdę korelacyjna)

Brüschweiler

Metody niefourierowskie (MEM, MDD)

Billeter, Orekhov, Hoch

Wielowymiarowa transformata Fouriera (dowolne próbkowanie)

nasza grupa

Jak obejść problem próbkowania?

czyli metody spektroskopii projekcyjnej

oraz:

jak obej problem pr bkowania1
Widma o zredukowanej wymiarowości ND  2D (próbkowanie radialne) zawodzi przy dużej liczbie sygnałów

Koźmiński & Zhukov, Kim & Szyperski

Rekonstrukcja z projekcji (też próbkowanie radialne)

Kupče & Freeman

Kodowanie przestrzenne – pomiary jednoprzebiegowe (EPI)

Frydman et al.

Spektroskopia kowariancyjna (naprawdę korelacyjna)

Brüschweiler

Metody niefourierowskie (MEM, MDD)

Billeter, Orekhov, Hoch

Wielowymiarowa transformata Fouriera (dowolne próbkowanie)

nasza grupa

Jak obejść problem próbkowania?

czyli metody spektroskopii projekcyjnej

oraz:

spektroskopia nmr a obrazowanie
spektroskopia NMR a obrazowanie
  • w przypadku spektroskopowym częstości w widmach NMR wynikają z różnych oddziaływań chmury elektronowej z jednorodnym polem B0, oraz wartości współczynników żyromagnetycznych g dla różnych jąder.
  • w eksperymencie obrazowania częstości rezonansowe różnicuje się geometrycznie zmieniając przestrzenny rozkład indukcji magnetycznej. w(x,y,z)=g(B0+xGx+yGy+zGz)
  • w spektroskopii konieczne jest przeniesienie koherencji pomiędzy jądrami (tego samego rodzaju – homojądrowe lub różnych rodzajów - heterojądrowe) np. CP, INEPT itd. W poszczególnych wymiarach obserwuje się rożne częstości dla tych samych cząsteczek.
  • w obrazowaniu ten efekt uzyskuje się przełączając kierunek gradientu indukcji B0.
spektroskopia nmr a obrazowanie1
spektroskopia NMR a obrazowanie
  • w przypadku spektroskopowym zróżnicowanie częstości w widmach NMR wynika z różnych oddziaływań chmury elektronowej z jednorodnym polem B0, oraz wartości współczynników żyromagnetycznych g dla różnych jąder.
  • w eksperymencie obrazowania częstości rezonansowe różnicuje się geometrycznie zmieniając przestrzenny rozkład indukcji magnetycznej. w(x,y,z)=g(B0+xGx+yGy+zGz)
  • w spektroskopii konieczne jest przeniesienie koherencji pomiędzy jądrami (tego samego rodzaju – homojądrowe lub różnych rodzajów - heterojądrowe) np. CP, INEPT itd. W poszczególnych wymiarach obserwuje się rożne częstości dla tych samych cząsteczek.
  • w obrazowaniu ten efekt uzyskuje się przełączając kierunek gradientu indukcji B0.
spektroskopia nmr a obrazowanie2
spektroskopia NMR a obrazowanie
  • w przypadku spektroskopowym częstości w widmach NMR wynikają z różnych oddziaływań chmury elektronowej z jednorodnym polem B0, oraz wartości współczynników żyromagnetycznych g dla różnych jąder.
  • w eksperymencie obrazowania częstości rezonansowe różnicuje się geometrycznie zmieniając przestrzenny rozkład indukcji magnetycznej. w(x,y,z)=g(B0+xGx+yGy+zGz)
  • w spektroskopii konieczne jest przeniesienie koherencji pomiędzy jądrami (tego samego rodzaju – homojądrowe lub różnych rodzajów - heterojądrowe) np. CP, INEPT itd. W poszczególnych wymiarach obserwuje się rożne częstości dla tych samych cząsteczek.
  • w obrazowaniu ten efekt uzyskuje się przełączając kierunek gradientu indukcji B0.
spektroskopia nmr a obrazowanie3
spektroskopia NMR a obrazowanie
  • w przypadku spektroskopowym częstości w widmach NMR wynikają z różnych oddziaływań chmury elektronowej z jednorodnym polem B0, oraz wartości współczynników żyromagnetycznych g dla różnych jąder.
  • w eksperymencie obrazowania częstości rezonansowe różnicuje się geometrycznie zmieniając przestrzenny rozkład indukcji magnetycznej. w(x,y,z)=g(B0+xGx+yGy+zGz)
  • w spektroskopii konieczne jest przeniesienie koherencji pomiędzy jądrami (tego samego rodzaju – homojądrowe lub różnych rodzajów - heterojądrowe) np. CP, INEPT itd. W poszczególnych wymiarach obserwuje się rożne częstości dla tych samych cząsteczek.
  • w obrazowaniu taki efekt uzyskuje się przełączając kierunek gradientu indukcji B0.
spektroskopia nmr a obrazowanie4
spektroskopia NMR a obrazowanie
  • w widmach NMR informacja jest rozproszona i zawarta w sygnałach

 im więcej wymiarów tym sygnały są rzadsze

 można otrzymać pełną informację z małej ilości danych

  • w obrazowaniu istotne jest wszystko

 jest znacznie trudniej stosować metody przyspieszania pomiaru

slide22
Accordion spectroscopy i przesunięcia chemiczne:Próbkowanie radialne t1 i t2 w widmie trójwymiarowym
  • Pomiar punktów wzdłuż promienia r pod kątem j

t2=r cos(j), t1=r sin(j)

  • Po jednowymiarowej transformacie Fouriera względem r uzyskuje się widmo z kombinacją liniową częstości :
  • wr= cos(j) w2 + sin(j) w1
  • Niezbędne wyznaczenie znaków częstości
  • Analiza bezpośrednia – obliczanie częstości  „Reduced Dimesionality”
  • Widmo próbkowane wzdłuż promienia jest rzutem widma trójwymiarowego na płaszczyznę nachyloną pod kątem j rekonstrukcja z projekcji
widma o zredukowanej wymiarowo ci czyli rekonstrukcja z pojedynczej projekcji
Widma o zredukowanej wymiarowości – czyli rekonstrukcja z pojedynczej projekcji
  • Dla każdego sygnału trzeba rozwiązać układ równań liniowych, tj. trzeba zbadać różne kombinacje znaków częstości:

wr=  cos(j) w2 sin(j) w1

  • Zawodzi gdy liczba sygnałów jest zbyt duża np. dla wielowymiarowych eksperymentów NOE dla biomolekuł  potrzebna jest metoda pozwalająca odtworzyć widmo o wysokiej wymiarowości
slide24

Prosty przykład

4D → 2D HACANH

j1= x/y, j2= x/y,(G1,y)/(-G1,-y)

Koźmiński & Zhukov, J. Biomol. NMR, 26, 157 (2003)

slide25

HACANH

+++

+––

+–+

++–

rekonstrukcja z projekcji
Rekonstrukcja z projekcji
  • częstości w widmach 2D z próbkowaniem czasu wzdłuż r pod kątemj :
  • w2 cos(j) + w1 sin(j)

Efekt:

  • projekcjawidma 3D na płaszczyznę nachyloną pod kątemj.
  • konieczne jest wyznaczenie znaków wszystkich częstości
  • oryginalny pomysł - obrazowanie:
  • Lauterbur, Nature, 242, 190 (1973)
rekonstrukcja z projekcji kup e freeman j biomol nmr 27 383 2003
Rekonstrukcja z projekcjiKupče & Freeman, J. Biomol. NMR, 27, 383 (2003)

F3 (1H)

  • jeśliczęstości F3nie są zdegenerowane wystarczą dwie płaszczyzny :
  • F1F3i F2F3

F2 (15N)

F1 (13C)

rekonstrukcja z projekcji kup e freeman j biomol nmr 27 383 20031
Rekonstrukcja z projekcjiKupče & Freeman, J. Biomol. NMR, 27, 383 (2003)

F3 (1H)

  • jeśliczęstości F3nie są zdegenerowane wystarczą dwie płaszczyzny :
  • F1F3i F2F3

F2 (15N)

F1 (13C)

  • F1F3 t2 =0j= 0o
rekonstrukcja z projekcji kup e freeman j biomol nmr 27 383 20032

F3 (1H)

F2 (15N)

F1 (13C)

Rekonstrukcja z projekcjiKupče & Freeman, J. Biomol. NMR, 27, 383 (2003)
  • jeśliczęstości F3nie są zdegenerowane wystarczą dwie płaszczyzny :
  • F1F3i F2F3
  • w praktyce potrzeba wiele
  • otrzymuje się prawdziwe widmo trójwymiarowe
    • F1F3 t2 =0j= 0o
  • F2F3t1 =0j= 90o
kup e freeman j biomol nmr 27 383 2003 13 c 15 n ubi kwityna
Kupče & Freeman, J. Biomol. NMR, 27, 383 (2003)13C,15N-ubikwityna

rekonstrukcjakonwencjonalne

dwie płaszczyzny

F3 (1H) =7.28 ppm

F3 (1H) =8.31 ppm

trzy płaszczyzny

F3 (1H) =8.77 ppm

rekonstrukcja
rekonstrukcja
  • zaleta : „prawdziwe” widma wielowymiarowe
  • wady:
    • artefakty, które mogą tworzyć fałszywe sygnały
    • zafałszowane kształty sygnałów
    • zafałszowane stosunki intensywności
  • wiele różnych podejść (deterministycznych i statystycznych) do rekonstrukcji widm
  • jak dotąd żadna nie jest całkowicie wolna od wad i ogólna
transformacja fouriera najlepsza estymata sygna w okresowych
Transformacja Fouriera- najlepsza estymata sygnałów okresowych

Podejście konwencjonalne sekwencyjna jednowymiarowa FT:

  • punkty przestrzeni czasu w rzędach i kolumnach
  • algorytm FFT
problem
Problem:
  • teoremat Nyquista:

Δt<1/sw

  • rozdzielczość:

Δn1/at

  • dla danego czasu pomiaru konieczny kompromis między zakresami częstości a rozdzielczością
  • czas pomiaru rośnie w postępie geometrycznym z liczbą wymiarów
aliasing
Aliasing

przez równoodległe punkty można przeprowadzić więcej niż jedną sinusoidę

but only one fits to randomly distributed points

aliasing1
Aliasing

przez równoodległe punkty można przeprowadzić więcej niż jedną sinusoidę

ale tylko jedna pasuje gdy punkty rozłożone są losowo

aliasing2
Aliasing

przez równoodległe punkty można przeprowadzić więcej niż jedną sinusoidę

ale tylko jedna pasuje gdy punkty rozłożone są losowo

Wciąż obserwuje się aliasing powodowany zaokrąglaniem losowych współrzędnych czasu i/lub wielkością kroku zegara spektrometru.

Jest to jednak nie znaczące –

n.p. 12.5 ns cykl zegara daje MHz okno spektralne wolne od aliasingu.

ft i aliasing
FT i aliasing

próbkowanie próbkowanie

konwencjonalnelosowe

64 punkty

128 punktów

256 punktów

512 punktów

tmax=1s

1024 punkty

ft i aliasing1
FT i aliasing

próbkowanie próbkowanie

konwencjonalnelosowe

64 punkty

128 punktów

256 punktów

512 punktów

tmax=1s

1024 punkty

pr bkowanie losowe 2d symulacja
próbkowanie losowe 2D - symulacja
  • próbkowanie losowebrak aliasingu!
  • można osiągnąć większe czasu ewolucji (i poprawić rozdzielczość) bez przedłużania eksperymentu!
jak to osi gn
jak to osiągnąć:
  • wielowymiarowa transformacja Fouriera w jednym kroku:
  • przemienna algebraClifforda:

etc.

slide42
400 MHz 3D HNCA ubikwityny 512 punktówKazimierczuk, Zawadzka, Koźmiński, Zhukov J Biomol NMR,36, 157 (2006)

konwencjonalne

losowe

w3(1H) = 8.10 ppm

w3(1H) = 8.74 ppm

re z ult at
Rezultat:

brak aliasingu

szerokość linii zdeterminowana relaksacją poprzeczną

brak dodatkowych parametrów

artefakty – o amplitudzie proporcjonalnej do pierwiastka kwadratowego z liczby punktów

schematy pr bkowania
schematy próbkowania
  • widmo 3D HNCACB dla różnych rozkładów
slide45

stosunek sygnałów do artefaktów (S/A) nie zależy od gestości próbkowania i wymiarowości eksperymentu

  • S/A jest proporcjonalny do pierwiastka kwadratowego z liczby punktów
  • można mierzyć widma o dowolnie wysokiej wymiarowości z rozdzielczością ograniczoną jedynie procesami relaksacyjnymi
slide46
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 month, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 year, Q=3.97 x 10-7

slide47
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 month, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 year, Q=3.97 x 10-7

slide48
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 month, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 year, Q=3.97 x 10-7

slide49
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 month, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 year, Q=3.97 x 10-7

slide50
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 miesiąc, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 year, Q=3.97 x 10-7

slide51
Poziom artefaktów nie zależy od gęstości próbkowaniaK. Kazimierczuk, A. Zawadzka, W. Koźmiński, J. Magn. Reson. 197, 219-228 (2009)

symulacje 1D - 250 punktów

różny czas pomiaru – stały poziom artefaktów

tmax=4s, Q=3.12

tmax=8s, Q=1.56

tmax=16s, Q=0.78

tmax=32s, Q=0.39

tmax=1 miesiąc, Q=4.8 x 10-6

tmax=1 rok, Q=3.97 x 10-7

poziom artefakt w nie zale y od wymiarowo ci
poziom artefaktów nie zależy od wymiarowości

Q=0.013

Q=0.54

Q=0.97

Q=33.3

Q=59.52

transformacja oszcz dno ciowa smft
transformacja oszczędnościowa SMFT
  • wysoka wymiarowość i rozdzielczość
    • problem wielkości plików
  • 3D – dziesiątki GB - możliwe
  • 4D – do TB, łatwe w przyszłości
  • 5D, 6D – PB (peta bajty) lub więcej
  • rozwiązanie: widma NMR są raczej puste, obliczajmy tylko te miejsca w których są sygnały!
transformacja oszcz dno ciowa smft1
transformacja oszczędnościowa SMFT
  • wysoka wymiarowość i rozdzielczość
    • problem wielkości plików
  • 3D – dziesiątki GB - możliwe
  • 4D – do TB, łatwe w przyszłości
  • 5D, 6D – PB (peta bajty) lub więcej
  • rozwiązanie: widma NMR są raczej puste, obliczajmy tylko te miejsca w których są sygnały!
transformacja oszcz dno ciowa smft2
transformacja oszczędnościowa SMFT
  • wysoka wymiarowość i rozdzielczość
    • problem wielkości plików
  • 3D – dziesiątki GB - możliwe
  • 4D – do TB - łatwe w przyszłości
  • 5D, 6D – PB (peta bajty) lub więcej
  • rozwiązanie: widma NMR są raczej puste, obliczajmy tylko te miejsca w których są sygnały!
transformacja oszcz dno ciowa smft3
transformacja oszczędnościowa SMFT
  • wysoka wymiarowość i rozdzielczość
    • problem wielkości plików
  • 3D – dziesiątki GB - możliwe
  • 4D – do TB - łatwe w przyszłości
  • 5D, 6D – PB (peta bajty) lub więcej
  • rozwiązanie: widma NMR są raczej puste, obliczajmy tylko te miejsca w których są sygnały!
transformacja oszcz dno ciowa smft4
transformacja oszczędnościowa SMFT
  • wysoka wymiarowość i rozdzielczość
    • problem wielkości plików
  • 3D – dziesiątki GB - możliwe
  • 4D – do TB - łatwe w przyszłości
  • 5D, 6D – PB (peta bajty) lub więcej
  • rozwiązanie: widma NMR są raczej puste, obliczajmy tylko te miejsca w których są sygnały!
sparse mft

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
sparse mft1

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
sparse mft2

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
sparse mft3

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
sparse mft4

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
sparse mft5

w2

C

A

B

C

D

E

D

B

R

H

O

R

H

O

R

E

A

C H

N

C

C H

N

C

C H

w3

N

C

C H

N

C

C H

N

C

H

O

R

H

O

R

H

O

w

1

Sparse MFT
slide64

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide65

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide66

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide67

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide68

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide69

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide70

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide71

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide72

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide73

4D HNCACO CsPIN protein (92 aa)

G21C-E22N-H

L30-K31N-H

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 1800t1/t2/t3 punktów
  • 0.65% eksperymentu konwencjonalnego
  • 20godzin pomiaru

E22C-A23N-H

R29C-L30N-H

A23-L24N-H

E28C-R29N-H

Cb

H

O

N

L24C-A25N-H

Q27-E28N-H

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V26C-Q27N-H

A25C-V26N-H

slide74

4D HNCACO 0.5 mM Maltose Binding Protein (MBP) (370 residues)

700 MHz RT HCN probe

D180-V181

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 6700 t1/t2/t3 punktów
  • 5.5 % eksperymentu konwencjonalnego
  • 83 godzin pomiaru

V181-G182

G182-V183

Cb

H

O

N

Ca

C

N

C

Ca

V183-D184

H

O

Cb

D184-N185

slide75

4D HNCACO 0.5 mM Maltose Binding Protein (MBP) (370 residues)

700 MHz RT HCN probe

D180-V181

  • przekroje CA-CO dla parN-HN
  • 6700 t1/t2/t3 punktów
  • 5.5 % eksperymentu konwencjonalnego
  • 83 godzin pomiaru

V181-G182

G182-V183

Cb

H

O

N

Ca

C

N

C

Ca

V183-D184

H

O

Cb

D184-N185

slide76

4D HN(CA)NH CsPIN protein (92 aa)

Cb

H

O

N

Ca

C

N

C

Ca

N

  • przekroje N-HN
  • każda para N-HN skorelowana jest z jednostką poprzednią i następną
  • 1800 t1/t2/t3 punktów
  • 0.49% eksperymentu konwencjonalnego
  • 22godzin pomiaru

H

O

Cb

H

E22N-H

A23N-H

L24N-H

A25N-H

V26N-H

K31N-H

L30N-H

R29N-H

E28N-H

Q27N-H

slide77

4D HN(CA)NH CsPIN protein (92 aa)

Cb

H

O

N

Ca

C

N

C

Ca

N

H

O

Cb

H

  • przekroje N-HN
  • każda para N-HN skorelowana jest z jednostką poprzednią i następną
  • 1800 t1/t2/t3 punktów
  • 0.49% eksperymentu konwencjonalnego
  • 22godzin pomiaru

E22N-H

A23N-H

L24N-H

A25N-H

V26N-H

K31N-H

L30N-H

R29N-H

E28N-H

Q27N-H

slide78
5D
  • HCCCONH-TOCSY ubikwityna
  • przekroje H-C dla każdej trójki: Ni+1-HNi+1-COi)
  • 2000 t1/t2/t3/t4 punktów
  • 0.005% czasu konwencjonalnego
  • 61 godzin pomiaru

H

C

H

Cb

H

O

H

N

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

slide79

HCCCACONH-TOCSYCsPIN (92 residues)

  • przekroje H-C (dla: Ni+1-HNi+1-COi-CAi)
  • 1650t1/t2/t3/t4/t5punktów
  • 0.0066% eksperymentu konwencjonalnego
  • 114 godzin pomiaru
6D

K41

L24

H

C

H

Cb

H

O

H

N

Ca

C

N

C

Ca

H

O

Cb

V77

G54

pomiar sprz e
pomiar sprzężeń
  • HNCO {Ca}
  • 6 sprzężeń dla jednego sygnału w układzie E.COSY
  • 4900punktów t1/t2
  • 2.6%gęstości konwencjonalej
  • 31 godzinpomiaru

conventional random

Kazimierczuk K, Zawadzka A, Koźmiński W, Zhukov I

J. Am. Chem. Soc.130 (2008) 5404-5405

slide81
HNCO - {Ca}

6 sprzężeń w jednym sygnale

tr jwymiarowe eksperymenty dla cz steczek organicznych
trójwymiarowe eksperymenty dla cząsteczek organicznych
  • wymagające z powodu dużych zakresów spektralnych, nie praktyczne metodami konwencjonalnymi
  • zazwyczaj spore stężenia i brak problemów relaksacyjnych
  • naturalna zawartość izotopów 13C i 15N
500 mhz 3d cosy hmbc 10 mm strychniny m misiak w ko mi ski magn res chem 45 171 2007
500 MHz 3D COSY- HMBC 10 mM strychninyM. Misiak, W. Koźmiński, Magn. Res. Chem., 45, 171 (2007)

F3 (1H) = 3.90 ppm, częstotliwość F3 dlaH16

konwencjonalnie

losowo

czas pomiaru 7 godzin

720 punktów t1/t2

próbkowanie konwencjonalne:

maksymalnet1it2:

odpowiednio 5.65 ms i 1.76 ms,

próbkowanie losowe :

maksymalnet1it2:

20 ms i 5 ms

3d hsqc tocsy do pomiar w sta ych sprz enia m misiak w ko mi ski magn res chem 47 205 209 2009
3D HSQC-TOCSY do pomiarów stałych sprzężenia M. Misiak, W. Koźmiński, Magn. Res. Chem., 47, 205-209 (2009).

1000 t1/t2punktówts

t1 max = 20 ms

t2max = 5 ms

7.5% eksperymentu konwencjonalnego

F2 (13C) = 50.3 ppm, (C-18)

F2 (13C) = 42.4ppm, (C-11)

F2 (13C) = 31.4 ppm, (C-14)

pakiet biopack varian
pakiet „BioPack” - Varian

Sparse (Orekhov) NLS Sampling

Expicit (Kozminski) NLS Sampling

Automatic Spectral Copmression

Linear (Normal) Sampling

Idle

podsumowanie
Podsumowanie
  • losowe próbkowanie i wielowymiarowa transformacja Fouriera umożliwia pomiar wielowymiarowych widm NMR z maksymalną możliwą rozdzielczością.
  • raczej ”dokładny” niż ”szybki” NMR
  • zachowuje względne intensywności sygnałów
    • możliwe zastosowanie do widm NOESY
  • zastosowania:
    • nowe techniki [przypisywania sygnałów
    • precyzyjne pomiary sprzężeń
    • częściowo niezwinięte białka
slide87

Grupa:

Krzysztof Kazimierczuk

Maria Misiak

Jan Stanek

Anna Zawadzka

Polish Ministry of Science and Higher Education

Grant No.: N301 07131/2159

software available : nmr700.chem.uw.edu.pl

Enhancing Access and Services to East European users Towards an efficient and coordinated Pan-European pool of NMR capacities to enable global collaborative research & boost technological advancements (Proj. 228461)

www.eastnmr.eu

We provide Transnational Access to liquid state 700 MHz spectrometer

ad