12 novembre 2014
La modélisation précise des structures nanohelical est important pour les études de simulation prédictive de déboucher sur des applications de la nanotechnologie. Actuellement, des logiciels et des codes sont limités dans la création de modèles hélicoïdaux atomiques. Nous présentons deux procédures visant à créer des modèles de nanohelical atomiques pour les simulations, et une interface graphique pour améliorer la recherche grâce à la visualisation.
L’objectif global de cette procédure est de créer des modèles atomistiques d’hélices, de nanoressorts et de nanorubans à l’aide d’un code open source pour la dynamique moléculaire ou les simulations MD. Cette vidéo décrit comment préparer des modèles de nano-ressorts en verre de silice en préparant d’abord un fichier d’entrée de silice atomistique en vrac approprié, ainsi que les fichiers de programme open source nano springing carver. La deuxième étape consiste à démarrer MATLAB sur un PC Linux et à utiliser l’interface utilisateur graphique du nano-ressort-ressorteur pour générer le modèle de nano-ressort souhaité.
Ensuite, les résultats du nanos springing carver sont vérifiés dans un visualiseur open source. La dernière étape consiste à utiliser les résultats dans des simulations de traction MD de ressorts. En fin de compte, une variété de modèles nano-hélicoïdaux bien définis et évolutifs peuvent être générés efficacement pour les simulations de DM vers la recherche sur l’innovation des matériaux.
J’ai eu l’idée d’utiliser cette méthode pour la première fois lorsque j’effectuais des simulations de dynamique moléculaire de nanostructures, telles que des nanofils et autres. Comme vous le savez peut-être, les matériaux ressemblant à des ressorts sont très abondants dans la nature, et il est donc important d’essayer d’étudier de telles géométries et en particulier pour le simultané, pour des applications liées à la récupération d’énergie, au stockage de l’hydrogène et à la détection biologique et autres. Et actuellement, il existe des forfaits et des codes commerciaux disponibles sur le marché.
Cependant, ils sont assez limités dans les types de géométries que vous pouvez créer. Et donc les modèles hélicoïdaux optimistes ne sont pas facilement faciles, faciles à réaliser. Nous espérons donc que ce type d’efforts aidera les études futures démontrant cette procédure par Max Larner, qui est un étudiant diplômé dans mon laboratoire.
Les fichiers utilisés dans cette vidéo sont disponibles en ligne sur le site Web du groupe Davila. Voir le protocole texte accompagnant cette vidéo pour l’URL. Pour commencer, téléchargez l’archive du fichier nano springs dot tar dot gz à partir du dépôt Web.
Localisez l’archive téléchargée et déplacez-la vers le répertoire de travail de votre choix. Documents intitulés slash Nanos Springs. Faites un clic droit sur nano springs tar dot gz, et sélectionnez extraire ici.
Dans le menu contextuel du clic droit, vérifiez que tous les fichiers requis sont présents dans le répertoire actuel. Voir le protocole texte pour une liste de ces fichiers et leur objectif sur le bureau. Ouvrez une fenêtre de terminal et remplacez le répertoire par le dossier dans lequel les fichiers du projet Nano Springs ont été extraits.
Ensuite, exécutez la commande pour compiler le binaire pour le système en tapant me Nano Springs, me CPP Point cpp. Lancez ensuite MATLAB en tapant MATLAB sur la ligne de commande à l’aide des fichiers fournis en ligne. Ouvrez le guide dans MATLAB en cliquant sur l’icône du guide dans la zone de la barre d’outils en haut à gauche.
Pour afficher une nouvelle fenêtre avec le guide de démarrage rapide. Utilisez l’onglet gluant ouvert pour modifier une figure existante. Cliquez sur le bouton Parcourir pour rechercher la figurine gluante existante à modifier.
Après avoir sélectionné le fichier de figure, cliquez sur ouvrir dans les deux fenêtres pour afficher une nouvelle fenêtre avec la figure gluante afin d’exécuter le clic gluant sur exécuter dans le menu des outils. Et oui, lorsqu’une fenêtre contextuelle vous demande si vous devez enregistrer la figure avant de l’exécuter, une nouvelle fenêtre affiche le gluant modifié. Pour configurer l’exécution de l’exemple en premier, cliquez sur le bouton Sélectionner le fichier de modèle d’entrée en haut du gluant et accédez au fichier IP du cube Glass.
Après avoir sélectionné le fichier d’entrée, le chemin d’accès à celui-ci doit apparaître dans la fenêtre gluante à droite du bouton du fichier de modèle d’entrée sélectionné. Ensuite, accédez à la section du modèle de sortie et utilisez le bouton Parcourir pour rechercher et sélectionner le répertoire permettant d’enregistrer le modèle de sortie. Exécutez l’exemple en utilisant les paramètres de ressort donnés en appuyant sur le bouton de course gluante.
Dans le retour d’information MATLAB, vérifiez le nombre d’atomes d’entrée sélectionnés pour le modèle de ressort et les paramètres du modèle de ressort. Une fois l’interface gluante finalisée, effectuez des exécutions successives en faisant un clic droit sur nano springs point M dans la fenêtre du dossier actuel de MATLAB et en sélectionnant exécuter. Pour afficher l’interface gluante directement pour visualiser et vérifier les modèles de ressort de sortie créés par le sculpteur de nano-ressorts.
Utilisez l’interface graphique MATLAB pour générer des fichiers comme auparavant à saisir dans le programme de visualisation. Mesurez les distances dans les modèles à ressort et enregistrez-les. Comparez les données mesurées aux dimensions de ressort souhaitées et vérifiez la précision du modèle de ressort pour utiliser les modèles de ressort créés par nano springing carver comme entrée dans un code de dynamique moléculaire open source conventionnel.
Tout d’abord, téléchargez la dernière version du programme open source de dynamique moléculaire. Lampes, déterminez les dimensions du modèle de nano-ressort souhaité afin de préparer le modèle initial de verre de silice en vrac approprié. Créez ensuite le modèle de nano-ressort souhaité à l’aide de l’interface graphique MATLAB du sculpteur de nano-ressorts.
Comme précédemment, effectuez des simulations de traction sur le nano-ressort souhaité en étirant le modèle. Axially produit une vidéo représentative du modèle de nanos à ressort en cours d’étirement pour la visualisation et l’analyse. Les méthodes de calcul présentées dans cette procédure permettent de créer de la silice, des nano ressorts et des nano rubans adaptés aux simulations atomistiques.
Voici un modèle atomistique d’un nanoruban de silicium avec un rayon de nanoruban de 1,07 nanomètre, un rayon d’hélice de 5,37 nanomètres et un pas de 7,16 nanomètres. Les instantanés illustrent des vues distinctes de la nanostructure. Cette figure montre différentes vues d’un modèle atomistique d’un nano ressort de silicium avec un rayon de fil de 1,07 nanomètre, un rayon d’hélice de 4,29 nanomètres et un pas de 4,29 nanomètres.
Après avoir regardé cette vidéo, les gens devraient s’attendre à pouvoir créer des nano-ressorts hélicoïdaux en utilisant ce code open source que nous avons développé pour les futures simulations de dynamique moléculaire. En résumé, les méthodes qui ont été présentées dans cette vidéo faciliteront l’étude de la nanolyse par le biais de simulations, et de cette façon, des études de caractéristiques incluant la conception de nanodispositifs seront possibles.
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Cet article présente des procédures pour créer des modèles atomistiques de nanostructures hélicoïdales, notamment des nanoressorts et des nanorubans, à l’aide d’un logiciel libre de dynamique moléculaire. Ces méthodes améliorent les capacités de recherche grâce à la visualisation et à la simulation.
La modélisation atomistique précise des nanohélices est essentielle pour les études prédictives en nanomatériaux, permettant une simulation robuste des propriétés mécaniques et fonctionnelles pertinentes pour la recherche en biopharmaceutique&D. Les outils informatiques open source présentés comblent une lacune importante dans la génération de nanostructures 3D évolutives et personnalisables pour les flux de travail de dynamique moléculaire. Cette capacité soutient l'innovation en matériaux à un stade précoce et réduit les risques associés aux concepts de dispositifs à base de nanotechnologies dans la recherche fondamentale et translationnelle.
Cette capacité de modélisation s'intègre à l'interface entre la phase de découverte précoce et la simulation préclinique, reliant la génération d'hypothèses à l'analyse prédictive pour les applications basées sur les nanomatériaux.