炭水化物 NMR 分光法は、核磁気共鳴(NMR) 分光法を炭水化物の構造および立体配座分析に応用したものです。この方法により、科学者は合成源および天然源からの単糖類、オリゴ糖類、多糖類、複合糖質、その他の炭水化物誘導体の構造を解明できます。NMR で判定できる構造特性には、一次構造 (立体化学を含む)、糖の立体配座、置換基の化学量論、混合物中の個々の糖類の比率などがあります。炭水化物サンプルに使用される最新の高磁場 NMR 機器 (通常 500 MHz 以上) は、一連の 1D、2D、3D 実験を実行して炭水化物化合物の構造を判定できます。
炭水化物NMR観測値
化学シフト
炭水化物残基内の核の一般的な化学シフト範囲は次のとおりです。
- 炭水化物環プロトンの典型的な1H NMR化学シフトは3~6 ppm(アノマープロトンの場合は4.5~5.5 ppm)です。
- 炭水化物環炭素の典型的な13 C NMR化学シフトは60~110 ppmである。
単純な単糖類およびオリゴ糖分子の場合、すべてのプロトン信号は一般に互いに分離されており (通常 500 MHz 以上の NMR 機器を使用)、1D NMR スペクトルのみを使用して割り当てることができます。ただし、より大きな分子では、特に非アノマー領域 (3~4 ppm) で、プロトン信号の重なりが大きくなります。炭素 13 NMR は、より広い範囲の化学シフトと、炭素-プロトン スピン結合をブロックできる特殊な技術によってこの欠点を克服し、すべての炭素信号の高く狭いシングレットを互いに区別できるようにします。
置換されていない単糖類における特定の炭水化物炭素化学シフトの典型的な範囲は次のとおりです。
- アノマー炭素: 90-100 ppm
- ヒドロキシ基を有する糖環炭素:68-77
- ヒドロキシ基を有する開環糖炭素:71-75
- アミノ基を有する糖環炭素数:50-56
- 環外ヒドロキシメチル基: 60-64
- 環外カルボキシ基: 172-176
- 脱酸素化糖環炭素: 31-40
- ピラノース環閉環における炭素: 71-73 (α-アノマー)、74-76 (β-アノマー)
- フラノース環閉環における炭素: 80-83 (α-アノマー)、83-86 (β-アノマー)
結合定数
直接炭素-プロトン結合定数は、糖のアノマー構成を研究するために使用されます。近接プロトン-プロトン結合定数は、糖環内の他のプロトンに対するプロトンの立体配向を研究し、単糖を識別するために使用されます。近接異核 HCOC 結合定数は、糖間のグリコシド結合に沿った、または環外フラグメントに沿ったねじれ角を研究し、分子の立体配座を明らかにするために使用されます。
糖環は比較的硬い分子断片であるため、近接したプロトン-プロトン結合が特徴的である。
- 赤道から軸まで: 1~4 Hz
- 赤道から赤道まで: 0~2 Hz
- 軸から軸非アノマー:9~11 Hz
- 軸から軸へのアノマー:7~9 Hz
- 環外ヒドロキシメチルに対する軸方向:5 Hz、2 Hz
- ヒドロキシメチルプロトン間のジェミナル:12 Hz
核オーバーハウザー効果(NOE)
NOE は原子間距離に敏感なので、配座プローブとして使用したり、グリコシド結合形成の証拠として使用したりできます。理論的な配座マップを確認するために、オリゴ糖の計算されたプロトン-プロトン NOE を実験で比較することは一般的な方法です。NOE の計算は、分子構造の最適化を意味します。
その他のNMR観測値
緩和度、核緩和率、線形状などのパラメータは炭水化物の構造研究に有用であると報告されている。[1]
NMR分光法による炭水化物構造の解明
炭水化物の構造パラメータ
以下は、NMR によって解明できる構造的特徴のリストです。
- 分子中の各炭水化物残基の化学構造。
- 炭素骨格の大きさと糖の種類(アルドース/ケトース)
- サイクルサイズ(ピラノース/フラノース/リニア)
- すべての炭素の立体配置(単糖類の識別)
- アノマー炭素の立体配置(α/β)
- 絶対配置 (D/L)
- アミノ基、カルボキシ基、デオキシ基およびその他の機能の位置
- 分子内の非炭水化物残基の化学構造(アミノ酸、脂肪酸、アルコール、有機アグリコンなど)
- 残基の置換位置
- 残基の配列
- 末端残基と側鎖の化学量論
- リン酸および硫酸ジエステル結合の位置
- 重合度と骨格配置(多糖類の場合)
NMR分光法と他の方法の比較
質量分析やX線分析などの広く知られている構造調査方法は、炭水化物には限定的にしか適用できません。[1]配列決定や新しい単糖の同定などの構造研究は、NMR分光法から最も恩恵を受けます。絶対配置と重合度はNMRのみを使用して常に決定できるとは限らないため、構造解明のプロセスには追加の方法が必要になる場合があります。モノマー組成はNMRで解決できますが、クロマトグラフィー法と質量分析法の方がこの情報を簡単に得られる場合があります。上記の他の構造的特徴は、NMR分光法のみで決定できます。炭水化物のNMR構造研究の制限は、構造解明を自動化することがほとんどできず、NMRスペクトルから構造を導き出すために人間の専門家が必要になることです。
さまざまなNMR技術の炭水化物への応用
複雑なグリカンは、特にプロトンスペクトルにおいて、多数の重なり合うシグナルを持っています。そのため、シグナルの割り当てには 2D 実験を利用するのが有利です。以下の表と図は、炭水化物研究で最も広く使用されている NMR 技術を示しています。


研究計画
NMR 分光研究には次の手順が含まれます。
- 炭水化物材料の抽出(天然グリカン用)
- 規則性を遮る部分の化学的除去(ポリマーの場合)
- 炭水化物材料の分離と精製(2D NMR実験の場合、10 mg以上を推奨)
- サンプル調製(通常はD 2 O中)
- 1Dスペクトルの取得
- その他の NMR 実験の計画、取得、処理 (通常 5 ~ 20 時間必要)
- スペクトルの割り当てと解釈(例示的な図を参照)
- 構造上の問題が解決できない場合:化学修飾・分解および生成物のNMR分析
- 天然(マスクされていない)化合物のスペクトルの取得と、修正された構造に基づくその解釈
- 結果の発表

炭水化物NMRデータベースとツール
複数の化学シフト データベースと関連サービスが、NMR スペクトルの構造解明と専門的な分析を支援するために作成されています。そのうち、いくつかの情報科学ツールは炭水化物専用です。
- グリコサイエンス
- 哺乳類グリカンの4,000以上のNMRスペクトル[2]
- NMR信号による構造の検索およびその逆
- CSDB(炭水化物構造データベース[3] [4])には以下のものが含まれています。
- 細菌、植物、真菌、原生生物のグリカンの20,000以上のNMRスペクトル(2024年現在)
- NMR信号による構造の検索およびその逆
- 炭水化物に最適化された経験的スペクトルシミュレーションルーチン、[5]
- 炭水化物に最適化されたHOSEアルゴリズムに基づく統計的化学シフト推定、[6] [7]
- 構造生成とNMRベースのランキングツール。[6]
- CASPER(コンピュータ支援による一般多糖類のスペクトル評価)[8] [9]には以下が含まれています:
- 化学シフトデータベース、
- 炭水化物に最適化された経験的スペクトルシミュレーションルーチン、
- オンラインインターフェース。
- 構造マッチングツール。プロトンと炭素の C および H 化学シフトの両方を使用して構造情報にアクセスできます。
NMR観測量のシミュレーション

炭水化物のNMR観測量をシミュレートするためのいくつかのアプローチが検討されている。[1]それらには以下が含まれる。
- ユニバーサル統計データベースアプローチ(ACDLabs、Modgraphなど)
- ニューラルネットワークを使用して予測を精緻化する
- 回帰ベースの方法
- 充電
- 炭水化物最適化経験的スキーム (CSDB/BIOPSEL、CASPER)。
- 分子力学/動力学構造計算とNMR観測量の量子力学的シミュレーション/反復を組み合わせたもの(PERCH NMRソフトウェア)
- ONIOMアプローチ (異なる精度で分子の異なる部分を最適化)
- 第一原理計算。
計算能力の向上により、高理論レベルと大規模な基底関数系での徹底的な量子力学計算が可能になり、炭水化物の分子構造を精密化し、溶媒効果を考慮するか考慮しないかにかかわらず、GIAO やその他の方法を使用して NMR 観測値を予測できるようになりました。理論レベルと NMR 予測に十分であると報告されている基底関数系の組み合わせには、B3LYP/6-311G++(2d,2p) と PBE/PBE があります (レビューを参照)。糖類の場合、炭水化物に最適化された経験的スキームは、NMR シミュレーションに最適であると報告されている量子化学的方法 (共鳴あたり 2.0 ppm 以上) よりも大幅に優れた精度 ( 13 C 共鳴あたり 0.0-0.5 ppm) を提供し、数千倍高速に動作することが示されました。ただし、これらの方法は化学シフトしか予測できず、分子の非炭水化物部分についてはパフォーマンスが低下します。代表的な例として、右の図を参照してください。
参照
- 天然糖鎖ポリマーの構造研究における1Dおよび2D NMR分光法(講義)[10]
- 過去10年間の炭水化物データベース(抜粋;NMRシミュレーションデータを含む)[11]
- 炭水化物
- グリカン
- 核磁気共鳴
- 核酸の核磁気共鳴分光法
- タンパク質の核磁気共鳴分光法
- NMR分光法
- 核オーバーハウザー効果
参考文献
- ^ abc Toukach FV; Ananikov VP (2013). 「炭水化物の構造解明のためのNMRパラメータの計算予測における最近の進歩:方法と限界」。Chemical Society Reviews。42 (21): 8376– 8415。doi :10.1039/C3CS60073D。PMID 23887200 。
- ^ http://csdb.glycosciences.de
- ^ 「ロシアCSDB」. csdb.glycoscience.ru .
- ^ Toukach Ph.V. (2011). 「細菌炭水化物構造データベース3:原理と実現」.化学情報およびモデリングジャーナル. 51 (1): 159– 170. doi :10.1021/ci100150d. PMID 21155523.
- ^ 「CSDB ヘルプ: 細菌および植物と真菌の CSDB からの移行」。
- ^ ab 「CSDB ヘルプ: 細菌および植物と真菌の CSDB からの移行」。csdb.glycoscience.ru。
- ^ Kapaev RR; Egorova KS; Toukach Ph.V. ( 2014). 「NMR化学シフトなどの実験観測値のデータベース駆動型シミュレーションのための炭水化物構造一般化スキーム」。Journal of Chemical Information and Modeling。54 ( 9): 2594– 2611。doi :10.1021/ci500267u。PMID 25020143 。
- ^ 「CASPER - メインページ」.
- ^ P.-E. Jansson; R. Stenutz; G. Widmalm (2006). 「NMR分光法と 新しいWebベースのコンピュータプログラムCASPERバージョンを使用したオリゴ糖と通常の多糖の配列決定」炭水化物研究。341 (8):1003– 1010。doi :10.1016/ j.carres.2006.02.034。PMID 16564037 。
- ^ Toukach, Phyl. 「天然グリコポリマーの構造研究における 1D および 2D NMR 分光法」Phyl Toukach。
- ^ トゥカッチ、フィル。 「Phyl Toukach: グリコ データベース」。フィル・トウカッチ
