npeЯдерная физика и инжинирингNuclear Physics and Engineering2079-56292079-5637МИФИ10.56304/S2079562922050244npe-184Research ArticleМоделирование наноструктурModeling of NanostructuresРазвитие алгоритмов для анализа данных малоуглового рентгеновского рассеяния от полидисперсных и частично упорядоченных системDevelopment of Algorithms for Analysis of Small-Angle X-Ray Scattering Data from Polydisperse and Partially Ordered SystemsКонаревП. В.KonarevP. V.

Москва, 119333; Москва, 123182

Moscow, 119333; Moscow, 123182

peter_konarev@mail.ruВолковВ. В.VolkovV. V.

Москва, 119333 

Moscow, 123182

Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова, ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН; Национальный исследовательский центр “Курчатовский институт”РоссияShubnikov Institute of Crystallography, FSRC “Crystallography and Photonics”, Russian Academy of Sciences; National Research Centre “Kurchatov Institute”Russian FederationИнститут кристаллографии им. А.В. Шубникова, ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАНРоссияNational Research Centre “Kurchatov Institute”Russian Federation202331122023144408414Copyright © Конарев П.В., Волков В.В., 20232023Конарев П.В., Волков В.В.Konarev P.V., Volkov V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://npe.elpub.ru/jour/article/view/184

Метод малоулового рентгеновского рассеяния позволяет исследовать структуру растворов белков, полимеров и металлических наночастиц в диапазоне 1–200 нм. Развитие новых и усовершенствование имеющихся алгоритмов для анализа экспериментальных данных малоуглового рассеяния представляет собой важную и актуальную задачу. В данной работе представлен ряд алгоритмов, позволяющих находить функции распределения рассеивающих неоднородностей по размерам, восстанавливать профили интенсивности отдельных компонент в белковых смесях, оценивать размеры области кристалличности и межплоскостные расстояния в частично упорядоченных системах. Ряд алгоритмов реализован в виде программ с использованием кроссплатформенной графической библиотеки Qt, что значительно расширяет круг их потенциальных пользователей. Эффективность работы алгоритмов продемонстрирована на ряде экспериментальных данных малоуглового рассеяния.

The small-angle X-ray scattering method allows studying the structure of solutions of proteins, polymers and metal nanoparticles in the range of 1–200 nm. The development of new and improvement of the available algorithms for the analysis of experimental data of small-angle X-ray scattering data is an important task. This study presents a number of algorithms that allow one to find the particle size distribution functions, restore the intensity profiles of individual components in protein mixtures, and estimate the size of the crystallinity region and spacing distances in partially ordered systems. A number of algorithms are implemented in computer programs using the cross-platform graphics library Qt, which significantly expands the number of the potential users. The efficiency of the algorithms has been demonstrated on a number of theoretical and experimental small-angle X-ray scattering data.

малоугловое рентгеновское рассеяниеэволюционный факторный анализгель-хроматографияфункция распределения частиц по размерамчастично упорядоченные системыразмер области кристалличностикроссплатформенная графическая библиотека Qtsmall-angle X-ray scatteringevolving factor analysissize exclusion chromatographyparticle size distributionpartially ordered systemscrystallite sizecross-platform graphics library QtРабота выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Федеральной научно-технической программы развития синхротронных и нейтронных исследований и исследовательской инфраструктуры на 2019–2027 гг. (соглашение №. 075-15-2021-1355 от 12.10.2021 г.).ReferencesSvergun D.I. et al. Small Angle X-ray and Neutron Scattering from Solutions of Biological Macromolecules. 2013. Oxford: Oxford Univ. Press.Svergun D.I. et al. Small Angle X-ray and Neutron Scattering from Solutions of Biological Macromolecules. 2013. Oxford: Oxford Univ. Press.Jeffries C.M. et al. // Nat. Prot. 2016. V. 11. P. 2122.Jeffries C.M. et al. // Nat. Prot. 2016. V. 11. P. 2122.Mathew E., Mirza A., Menhart N. // J. Synchr. Rad. 2004. V. 11. P. 314.Mathew E., Mirza A., Menhart N. // J. Synchr. Rad. 2004. V. 11. P. 314.Konarev P.V. et al. // Protein Sci. 2022. V. 31. P. 269.Konarev P.V. et al. // Protein Sci. 2022. V. 31. P. 269.Panjkovich A., Svergun D.I. // Bioinformatics. 2018. V. 34. P. 1944.Panjkovich A., Svergun D.I. // Bioinformatics. 2018. V. 34. P. 1944.Svergun D.I. // J. Appl. Cryst. 1992. V. 25 (4). P. 495.Svergun D.I. // J. Appl. Cryst. 1992. V. 25 (4). P. 495.Glatter O. // J. Appl. Cryst. 1980. V. 13 (1). P. 7.Glatter O. // J. Appl. Cryst. 1980. V. 13 (1). P. 7.Volkov V.V., Konarev P.V., Kryukova A.E. // JETP Lett. 2020. V. 112 (9). P. 591.Volkov V.V., Konarev P.V., Kryukova A.E. // JETP Lett. 2020. V. 112 (9). P. 591.Bressler I., Pauw B.R., Thünemann A.F. // J. Appl. Cryst. 2015. V. 48 (3). P. 962.Bressler I., Pauw B.R., Thünemann A.F. // J. Appl. Cryst. 2015. V. 48 (3). P. 962.Konarev P.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2003. V. 36 (5). P. 1277.Konarev P.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2003. V. 36 (5). P. 1277.Breßler I., Kohlbrecher J., Thünemann A.F. // J. Appl. Cryst. 2015. V. 48 (5). P. 1587.Breßler I., Kohlbrecher J., Thünemann A.F. // J. Appl. Cryst. 2015. V. 48 (5). P. 1587.Alina G. et al. // SasView for Small-Angle Scattering Analysis. http://www.sasview.org/.Alina G. et al. // SasView for Small-Angle Scattering Analysis. http://www.sasview.org/.Keller H.R., Massart D.L. // Chemom. Intell. Lab. Syst. 1992. V. 12 (3). P. 209.Keller H.R., Massart D.L. // Chemom. Intell. Lab. Syst. 1992. V. 12 (3). P. 209.Manalastas-Cantos K. et al. // J. Appl. Cryst. 2021. V. 54 (1). P. 343.Manalastas-Cantos K. et al. // J. Appl. Cryst. 2021. V. 54 (1). P. 343.Petoukhov M.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45 (2). P. 342.Petoukhov M.V. et al. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45 (2). P. 342.Svergun D.I. et al. // J. Chem. Phys. 2000. V. 113 (4). P. 1651.Svergun D.I. et al. // J. Chem. Phys. 2000. V. 113 (4). P. 1651.Schulz G.V. // Z. Phys. Chem. B. 1935. V. 30. P. 379.Schulz G.V. // Z. Phys. Chem. B. 1935. V. 30. P. 379.Wagner J. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45 (3). P. 513.Wagner J. // J. Appl. Cryst. 2012. V. 45 (3). P. 513.Hansen J.-P., Hayter J.B. // Mol. Phys. 1982. V. 46. P. 651.Hansen J.-P., Hayter J.B. // Mol. Phys. 1982. V. 46. P. 651.Vainshtein B.K. Diffraction of X-rays by Chain Molecules. 1966. Amsterdam: Elsevier.Vainshtein B.K. Diffraction of X-rays by Chain Molecules. 1966. Amsterdam: Elsevier.Bronstein L.M., Karlinsey R.L., Yi Z. et al. // Chem. Mater. 2007. V. 19 (25). P. 6258.Bronstein L.M., Karlinsey R.L., Yi Z. et al. // Chem. Mater. 2007. V. 19 (25). P. 6258.MINPACK: Numerical Library for Function Minimization and Least-Squares Solutions. https://www.math.utah.edu/software/minpack.html.MINPACK: Numerical Library for Function Minimization and Least-Squares Solutions. https://www.math.utah.edu/software/minpack.html.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.