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Liquid-phase pKa values play a  key role in food science. Chemical properties of molecules  depend largely on whether they are ionized or not. Most organic molecules are capable of  gaining and/or losing a proton in aqueous solutions. Proton transfer most. frequently  occurs between water and any ionizable atom of the organic molecule. The molecule’s  response to profanation or deprotonation depends significantly on the site that was  disturbed by proton transfer. Partial charge distribution in the molecule also varies with  protonation of the acidlbase active sites. Then it can he used to determine the  pKa of a molecule.  First, we use the  COSMO-RS method, a combination of the quantum chemical dielectric continuum solvation  model COSMO with a statistical thermodynamics treatment fin- more Realistic Solvation (RS)  simulations, for the direct prediction of pKa constants of about 50 molecules (amino-acids,  dipeptides and tripeptides). Then, we compare our results with experimental data and the  pKa values predicted using two other  methods. We used respectively the ChemAxon method using a program based on the calculation  of partial charge of atoms in the molecule and the ACD/Labs method that enables to  calculate single pKa values. for all possible  dissociation centers when the rest of the molecule is considered neutral, using an  internal database containing chemical structures and their experimental  pKa values.  The averaged Root Mean Square Error (RMSE) of  the predicted pKa values for each method  compared to experimental results were respectively 0.596 for COSMO-RS, 0.445 for ChemAxon  and 0.490 for ACD/Labs. While ACDILabs and ChemAxon are parameterized using a large set  ofexperimental data (including several of the studied molecules), the COSMO- RS method was  used in a fully predictive way. Regarding these results, COSMO-RS appears as a promising  method to predict the pKa values of molecules  of interest in food science with scarce available  pKa values such as peptides. The final  goal of this study is to use the pKa values  in a predictive thermodynamics model for products of interest in food industry. For this  purpose, the effects of several factors (like conformations set treatment in COSMO-RS  calculations, ionic strength effect) that can affect the comparison between observed and  predicted pKa data are discussed.Les valeurs de constantes d’acidité (pKa)  jouent un rôle très important, en particulier dans l’industrie alimentaire. Les propriétés  chimiques des molécules dépendent significativement de leurs états d’ionisation. La  plupart des molécules sont capables de gagner et/ou perdre un proton dans les solutions  aqueuses. Ce transfert de proton apparaît la plupart du temps entre l’eau et un atome  ionisable de la molécule organique. La réponse de la molécule à la protonation ou à la  déprotonation dépend significativement du site concerné par le transfert de proton. La  distribution partielle des charges dans la molécule varie également en fonction des sites  actifs pour la protonation du couple acide; base. Par conséquent on peut l’utiliser pour  déterminer le pKa d’une molécule.  Dans un premier temps, nous avons utilisé la méthode COSMO-RS, une combinaison du modèle  de solvatation diélectrique (COSMO) et d’un traitement de thermodynamique statistique pour  des solvants plus réels (RS), pour prédire les constantes de dissociation de 50 molécules  environ (des acides aminés, des dipeptides et des tripeptides). Les résultats de  pKa obtenus ont été comparés aux valeurs  expérimentales, ainsi qu’aux valeurs de pKa  prédites par deux autres méthodes. Nous avons utilisé respectivement la méthode ChemAxon,  utilisant un programme basé sur le calcul des charges partielles des atomes d’une  molécule, et la méthode ACD/Labs qui permet de déterminer des valeurs de  pKa pour chaque centre de dissociation en  considérant que le reste de la molécule est neutre, en utilisant une base de données  internes contenant des structures chimiques ainsi que leurs valeurs expérimentales de  pKa.  L’écart-type moyen des valeurs prédites vaut respectivement 0,596 pour la méthode  COSMO-RS, 0,445 pour la méthode ChemAxon et 0,490 pour la méthode ACD/Labs. Au vu de ces  résultats, la méthode COSMO-RS apparaît comme une méthode prometteuse pour prédire les  valeurs de pKa de molécules d’intérêt dans  l’industrie alimentaire pour lesquelles peu de données de  pKa sont disponibles comme les peptides,  d’autant plus que les méthodes ACD/Labs et ChemAxon ont été paramétrées en utilisant un  grand nombre de données expérimentales (incluant certaines des molécules étudiées dans cet  article) alors que la méthode COSMO-RS a été utilisée d’un point de vue purement  prédictif.  L’objectif final de cette étude est d’utiliser ces valeurs de  pKa dans un modèle thermodynamique  prédictif pour des produits d’intérêt dans l’industrie alimentaire. Pour ce faire, les  effets de  certains facteurs (comme le traitement des conformations dans les calculs  COSMO-RS,l’infuence de la force ionique) pouvant influencer la comparaison entre les  données expérimentales et les données prédites, seront discutés

oil and gas science and technology

Comparison of PredictedpKaValues for Some Amino-Acids, Dipeptides and Tripeptides, Using COSMO-RS, ChemAxon and ACD/Labs Methods