解离常数计算：pKa 模块

整理自凯美科公众号原文发布 2022-04-19模块介绍pKa

酸解离常数(pKa）是一个衡量分子或离子保持质子(H+)在其电离中心能力的参数。它与化学物质的电离能力有关，决定化合物的溶解度、亲脂性、生物富集性、毒性以及药物分子的吸收、分布、代谢和排泄(ADME) 性质。通过实验方法测定化合物水溶液中的pKa会受到物质稳定性、仪器测定范围以及人力物力消耗等多方面的限制。由于pKa的实验数据大量的累积以及算法的不断优化，研究者可通过Percepta软件准确地预测大部分化合物的pKa。

01　概述

功能特性

包括两种不同的预测算法——pKa Classic和pKa GALAS；

计算准确的有机酸和碱在标准条件下(25°C和零离子强度)水溶液中的每个可电离基团的pKa；

每个预测结果均提供置信区间;

给出了一个明确的洞察过程运行在每个电离阶段。根据所选的预测算法包含许多其他有用的特征。

02　pKa Classic预测界面

1、可电离基团用颜色突出显示(红色表示酸，蓝色表示碱，紫色表示两性电离中心)。颜色最深的表示最强的酸和碱性基团；

2、列出最强酸和碱pKa值；

3、列出该化合物所有的电离常数pKa值；

4、不同pKa值对应的解离阶段(dissociation stages，DS)表；

5、将鼠标悬停在方块上，可以显示各自的解离形式；

6、单击适当的选项栏目，可以查看不同解离阶段pKa值的计算情况。

7、单击结构片段，可以看到该片段在“结构”窗格中高亮显示。

03　pKa GALAS预测界面

1-3、同上。

4、每一电离阶段的部分电离反应(微阶段microstages)清单。每个微阶段(microstage)对最终pKa值的贡献以百分比表示；

5、将鼠标悬停在屏幕上可以看到以下图示:

8、分子的质子化状态。所选的质子化状态(本例中的PS2)显示在新窗口中，用彩色阴影标记出电离的原子；

9、点击查看净电荷与pH值关系表(Net Charge vs. pH table)，如下图；

10、点击并拖动滑块，可以看到右边显示的精确pH值下不同离子形式的计算分数；

11、在选定的pH值下计算出不同离子形式的分数；

4、单击可查看质子化状态与pH值对照表，如下图：

1、离子源基团状态(Ionogenic Group State)与pH值的关系图；

2、点击离子源基团的标签以切换其曲线。将鼠标悬停在标签上，可以查看所选的电离基团(本例中为G1，如下图示)；

pKa的测定主要取决于氧或氮等杂原子的存在。虽然理论上可以计算出任何原子中心的pKa值，包括碳原子，但实际上，对于电离很弱的结构系统，这种外推方法的适用性很差。例如，甲烷中的碳氢键具有很高的共价特性 ，电离发生的概率几乎为零。

CH4 + H2O → CH3- + H3O+

一些碳氢键的电离性确实可测量的，这类化合物是可通过pKa模块计算的。例如，1,3-环戊二酮中2位的亚甲基的C-H键高度极化，其pKa大约为8.9:

当化合物结构有多个相同的质子化位点时，软件会引入“统计因子”(statistical factor )进行pKa的近似计算常数的近似计算。以下是对统计因子比较权威的定义:

“当一个多元酸有n个酸性基团，每个基团失去一个质子的概率都相等时，实际观察到的pKa将比对应所关心的单个酸性基团的pKa少(log n)。这种“统计效应”之所以产生，是因为有n种失去质子的等效方式，但只有一个位置可以恢复质子。同样，对于第二次质子损失，修正为(log((n - 1) / 2)，然后(log((n - 2) / 3)，依此类推。因此，对于像丁二酸(HOOC-CH2-CH2-COOH)这样的分子，它有两个相同的酸性基团，任何一个基团失去一个质子就会形成相同的单负离子。其结果是，二元酸的第一电离常数pKa1是对应的一元酸的两倍，也就是说，观察到的pKa1比考虑概率以外的因素时所期望的要少0.3 (= log2)个单位。相反，单阴离子只有一个可电离质子，而二价阴离子有两个相同的质子加成位点，因此第二步电离的pKa2，看起来弱了一个统计因子2，并且观察到的pKa2比预期的要大0.3。类似地，对于有n个碱基中心的碱基，测得的pKa(pKa中的“表观pKa”)的最大量值pKaN将比预期的大log n，以此类推。”

D. D. Perrin, Boyd Dempsey and E. P. Serjeant, pKa Prediction for Organic Acids and Bases, 1981, pp.16–17.

关于pKa的实验测定

当我们将计算的pKa值与实验测量的数据进行比较时，最好知道这些实验测量是如何进行的。

pKa的测定是基于一系列酸及其盐混合物的pH值测量。对于pKa值在2-12范围内的样品，通常是通过滴定法完成的。将pH转化为质子质量摩尔浓度，然后通过测量(或估计)溶液中物质的活度系数来确定Ka。请注意，在这些测量中使用的温度、离子强度和参比溶液可以显著影响测得的pKa。例如，一个实验组确定苯甲酸的pKa为4.2，另一个实验组确定苯甲酸的pKa可能为4.0。

另一种标准的测定pKa方法是分光光度法。对于非常少量的样品，或难溶的样品非常适合这种方法。要改进这种方法，就需要从每种形式的光谱数据中获得一个估计值。假设可以选择良好的初始估计值， pKa值是由非线性曲线拟合确定的。理论上，任何一种光谱数据都可以使用——UV-Vis, IR, NMR等，只要可以测量得到产生光谱的溶液的pH值。吸光度与pH值的关系图显示了分子的共轭酸和共轭碱形式吸光度的渐近线。每个波长给出的渐近线不同，但拐点相同。足够波长的数据将产生共轭酸和碱形式的光谱，即使它们不能通过实验测量，例如pKa在2-12范围外的分子。一般而言，曲线的拐点是pKa。对于具有多个电离位点的分子，会得到一系列需要去卷积的S形曲线。如果没有良好的初步估计，计算可能会很繁琐。初始估计越好，收敛速度越快。pKa可以为这些计算提供很好的初始估计。

正如实验设计的某些方面会影响pKa测定的准确性一样，化合物存在的某些特征也会导致计算出来的pKa与测量出来的pKa之间出现明显的分歧。例如，一个可能导致计算和实验测量的pKa值之间的差异的因素是互变异构比的存在。Percepta对这类结构进行预测步骤前，会进行识别，并列出所有的互变异构体。

关于Percepta的pKa实验数据库

Percepta软件中pKa模块内部数据库包含了15924个结构，在纯水溶液中不同温度和离子强度下的实验值超过31000个。该数据库作为Databases\pKa预测模块的数据源，用户可以直接访问和检索，每个实验值都提供了一个参考文献。有机溶剂或水-有机混合物中pKa值不包括在内。

04　END

往期精彩回顾

1、成药性相关小知识(2):pKa

2、含嘌呤和吲哚结构片段化合物的pKa计算

3、文献分享| 头孢类抗生素电离常数(pKa)的测定:计算和实验方法

4、文献分享| 有机小分子化合物解离常数pKa的预测研究进展

05　软件咨询