חישוב ריכוזי האטמוספירה של אשכולות מולקולאריים מ- ab , כימיה תרמו
8 באפריל 2020
ריכוזים אטמוספריים של אשכולות מולקולריים מאוגדים חלש יכול להיות מחושב מן התכונות התרמוכימיים של מבני אנרגיה נמוכה שנמצאו באמצעות מתודולוגיה לדגימה מרובת צעדים מבצעות ניצול אלגוריתם גנטי ו-למחצה אמפירית ו ab כימיה קוונטית.
הפרוטוקול שלנו מספק גישה גמישה וישים מבחינה חישובית לחקר אשכולות מולקולריים חלשים ו ניתן ליישם אותו בקלות כדי לקבל תובנות על המבנה, היווצרותם ושפעם. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא יעילותה וגמישותה בטיפול באשכולות מולקולריים ברמות שונות של תיאוריה משדות כוח מהירים ושיטות אמפיריות למחצה לשיטות מכניות קוונטיות קפדניות. כימיה אטמוספרית ותרסיסים יכולה להפיק את המרב מגישה זו המובילה למודלים טובים יותר של שינוי האקלים.
עם זאת, כל תחום המערב אשכולות מולקולריים יכול לנצל גישה זו. עבור אנשים שמעולם לא ביצעו טכניקה זו, השלבים המאתגרים ביותר הם התקנת התוכנית והתסריט הראשונית והתאמתם לסביבת המחשוב המקומית. תלמידים חדשים בכימיה חישובית יכולים להתגבר על עקומות הלמידה התלולות בשימוש באשכולות מחשוב בעלי ביצועים גבוהים באמצעות הדמיה של הוראות מפורטות שלב אחר שלב.
כדי להשיג מבנה אנרגיה מינימלי של מולקולות גליצין מבודדות לשימוש בדגימה תצורה של אלגוריתם גנטי, פתח מושב חדש באבוגדרו ולחץ על בנה, הכנס, פפטיד, גליצין והכנס פפטיד כדי ליצור מונומר גליצין בחלון ההדמיה. לחץ על הרחבות וגאוסיאן וערוך את השורה הראשונה בתיבת הטקסט כמצוין. לחץ על צור ושמור את קובץ הפקודה glycine.com.
כדי להשיג מבנה אנרגיה מינימלי של מים מבודדים, פתח מושב חדש באבוגדרו ובחר בנה, הכנס וקטע. הזן מים בתיבת הטקסט של המסנן, בחר את קובץ המים ולחץ על הוסף. לחץ על הרחבות וגאוסיאן וערוך את השורה הראשונה בתיבת הטקסט כמצוין.
לחץ על צור ושמור את קובץ הפקודה water.com. לאחר מכן העבר את שני קבצי com לאשכול המחשוב והפעל את חישובי Gaussian 09 באמצעות קובץ Script השליחה המתאים. לאחר סיום החישובים באשכול המחשוב, קרא לבבל הפתוח כדי ליצור קבצי xyz של מבני האנרגיה המינימליים הנכנסים לפקודה כמצוין.
לדגימה תצורתית מבוססת אלגוריתם גנטי, הוסף את כל הסקריפטים והתבניות לתיקיה והעתק את התיקיה לאשכול המרוחק. ודא שכל קבצי ה- Script ניתנים להפעלה ולהשתמש בפקודות שצוינו כדי להוסיף את המיקום של ספריית קבצי ה- Script למשתנה הסביבתי path. כדי להשיג קבוצה של מבנים בעלי אנרגיה נמוכה עבור גליצין ומים ברמה החצי אמפירית הזולה של התיאוריה, צור ספריה בשם gly-h2o-n שעבורה n הוא מספר מולקולות המים וליצור ספריית משנה הנקראת GA תחת הספריה gly-h2o-n כדי להריץ חישובי אלגוריתמים גנטיים.
העתק את קבצי הקלט של ogolem, קואורדינטות קרטזיות מונומרים וקובץ Script של שליחת אצווה PBS לספריה GA והפעל את חישוב GA באמצעות הריצה ששונתה כראוי. pbs לשלוח סקריפט. לאחר השלמת החישוב, שנה את הספריה ל- gly-h2o-n GA PM7 והפעל את הפקודה getRotConsts כפי שצוין כאשר 13 הוא מספר האטומים באשכול ואפס ותשע מציינים כי ישנם 10 מבנים עם אינדקסים אפס עד תשע.
פעולה זו ת לחשב את קבועי הסיבוב של אשכולות ממוטבים GA וליצור קובץ בשם rotConstsData_C המכיל רשימה ממוינת של כל תצורות אשכול ממוטב GA, האנרגיות שלהם ואת קבועי הסיבוב שלהם. הפעל את הדמיוןאנליזה. קובץ Script של py rotConstsData_C קובץ כקלט כדי לחפש ולשמור את האשכולות הממוטבים הייחודיים של GA.
Pm7 ישמש כתווית למתווית למתן שמות לקבצים כדי ליצור קובץ בשם uniqueStructures-pm7.data. אפשרות זו מכילה רשימה ממוינת של התצורות הייחודיות הממוטבות ל- GA. בספריה gly-h2o-n GA, השתמש ב- קומביין-GA.
סקריפט csh כדי לשלב את התוצאות עבור ריצות GA דומות מרובות וליצור רשימת מבנים ייחודית חדשה בשם uniqueStructures-pm7. נתונים בספריה gly-h2o-n GA. ספריית העבודה צריכה להיות הארגון והמבנה המדויקים כפי שהם מאוירים.
כדי לחדד את המבנים של אשכולות המים גליצין מהאלגוריתם הגנטי המבוסס על שיטה אמפירית למחצה לאחד באמצעות שיטה מכנית קוונטית מדויקת יותר, ליצור ספריית משנה בשם QM תחת הספריה גלי-h2o-n. תחת ספריית QM, צור ספריית משנה אחרת בשם pw91-sb והעתק את הרשימה הייחודית מבנים מהמדריך gly-h2o-n GA לספריה QM pw91-sb. שנה את הספריה ל- gly-h2o-n QM pw91-sb והפעל את הבסיס הקטן להגדיר צפיפות פונקציונלית תיאוריה תסריט run-pw91-sb.
csh שעבורו sb הוא תווית עבור קבוצת חישובים זו, Q הוא התור המועדף באשכול המחשוב ו- 10 מציין ש- 10 חישובים יקובצו למשחת אצווה אחת. לאחר השלמת החישובים שנשלחו, השתמש getRotConsts-dft-sb. סקריפט csh כדי לחלץ את האנרגיות ול לחשב את קבועי הסיבוב של האשכולות הממוטבים של הבסיס הקטן.
כאן, pw91 הוא פונקציונלי צפיפות בשימוש n הוא מספר האטומים באשכול. השתמש באנליזה הדומה. py סקריפט כמו קודם כדי לזהות את המבנים הייחודיים אבל להשתמש sb כמו התווית.
רשימה של תצורות ייחודיות אופטימיזציה ב pw91 631 בתוספת G כוכב רמת התיאוריה יישמרו ייחודיStructures-sb. קובץ נתונים. בספריה gly-h2o-n QM, השתמש בשילוב-QM.
סקריפט csh כדי לשלב את התוצאות מ ריצות QM דומות מרובות. הקומביין-QM. הפקודה csh pw91-sb תיצור רשימת מבנים ייחודית חדשה בשם uniqueStructures-sb.
נתונים בספריית גלי-h2o-n QM. כדי למקד עוד יותר את המבנים של אשכולות גליצין ומים באמצעות תיאור מכני קוונטי טוב יותר, ליצור ספריית משנה בשם pw91-lb תחת ספריית QM. העתק את רשימת המבנים הייחודיים מהמדריך QM pw91-sb לספריה QM pw91-lb ולשנות את הספריה ל- QM pw91-lb.
הפעל את צפיפות הבסיס הגדולה פונקציונלי תיאוריה תסריט run-pw91-lb. csh שעבורו lb הוא תווית עבור קבוצת חישובים זו, Q הוא התור המועדף באשכול המחשוב ו- 10 מציין שיש לקבץ 10 חישובים למשחת אצווה אחת. לאחר השלמת החישובים שנשלחו, השתמש ב- getRotConsts-dft-lb.
הפקודה csh כדי לחשב את קבועי הסיבוב של האשכולות הממוטבים של הבסיס הגדול. כאן, pw91 הוא פונקציונלי צפיפות בשימוש n הוא מספר האטומים באשכול. השתמש בדמיוןאנליזה.
py סקריפט כמו לפני עכשיו עם lb כמו התווית כדי ליצור רשימה של תצורות ייחודיות אופטימיזציה ב pw91 6311 בתוספת G כוכב כוכב רמת התיאוריה ולשמור ב- UniqueStructures-lb. קובץ נתונים. כדי להשיג את המבנה הרטט והאנרגיות של אשכולות גליצין ומים הדרושים כדי לחשב את התיקונים תרמוכימיים הרצויים, להעתיק את רשימת המבנים הייחודיים מן הספריה QM pw91-lb לספריה QM pw91-lb ultrafine ולשנות את הספריה QM / pw91-lb ultrafine.
הפעל את סקריפט התיאוריה הפונקציונלית של צפיפות אולטרה-עדין run-pw91-lb-ultrafine. csh שעבורו uf הוא תווית עבור קבוצת חישובים זו, Q הוא התור המועדף באשכול המחשוב ו- 10 מציין שיש לקבץ 10 חישובים למשחת אצווה אחת. קובץ Script זה ייצור באופן אוטומטי את הקלט עבור Gaussian 09 וישלח את כל החישובים.
לאחר השלמת החישובים שנשלחו, השתמש ב- getRotConsts-dft-lb-ultrafine. הפקודה csh כדי לחשב את קבועי הסיבוב של האשכולות הממוטבים במיוחד. כאן, pw91 הוא פונקציונלי צפיפות בשימוש n הוא מספר האטומים באשכול.
השתמש בדמיוןאנליזה. py סקריפט כמו לפני עכשיו עם uf כמו התווית כדי ליצור ולשמור רשימה של תצורות ייחודיות אופטימיזציה לקריטריוני התכנסות אולטרה-עדין ב pw91 6311 בתוספת רמת תאוריית כוכב G ב-Structures-uf הייחודי. קובץ נתונים.
ואז להפעיל את run-תרמו-pw91. סקריפט csh עם מבנים ייחודיים-uf. קובץ נתונים כקלט לתיקון התרמודינמי.
העתק והדבק את פלט שורת הפקודה בגיליון האלקטרוני המצורף בשם gly-h2o-n.xls. כאשר האנרגיות הגולמיות של חישוב זה וה- n שלאחר מכן שוות לשניים, שלושה, ארבעה וחמישה חישובים מתווספים לגיליון הראשון של גלי-h2o-n. xls spredsheet, גיליון חלוקת הידרט אשר מניב את ריכוז שיווי המשקל של hydrates בטמפרטורות שונות, לחות יחסית, ריכוזים ראשוניים של מים גליצין יעודכנו.
כאן, ניתן לצפות במיסומרים של אנרגיה אלקטרונית הנמוכה ביותר של אשכולות מים גליצין. שים לב כיצד רשת קשר המימן גדלה במורכבות ככל שמספר מולקולות המים גדל נע מרשת פלנארית בעיקר למבנה תלת מימדי דמוי כלוב ב- n שווה לחמש. בטבלה זו, דוגמה לפלט של run-thermo-pw91.
סקריפט csh מוצג. עבור כל אשכול, האנרגיה של pw91 6311 בתוספת כוכב G תואמת את האנרגיות האלקטרוניות שלב הגז ב pw91 6311 בתוספת G כוכב כוכב רמת התיאוריה מחושב על רשתות אינטגרציה אולטרה-דק ביחידות של hartrees, כמו גם את האנרגיה הרטט נקודת אפס ביחידות של קילוקלוריה לכל שומה. בכל טמפרטורה, היווצרות enthalpy מחושב דלתא H בדלתא G היווצרות אנרגיה ללא גיבס ניתנים ביחידות של קילוקלוריות לכל שומה ואת היווצרות enthalpy מחושב S ניתנת ביחידות של קלוריות לכל שומה.
בטבלה זו מוצגים חישובים מייצגים של שינוי האנרגיה הכולל ללא גיבס של הידרציה וההידרציה הרציף. באמצעות נתונים אלה, ניתן לחשב את הריכוזים האטמוספריים של גליצין מיובש. יש להתקין את התוכנה הנכונה ולהוסיף את קבצי ה- Script הכלולים כדי לשקף את סביבת המחשוב של עצמו.
הוספת מיקום קבצי ה- Script לנתיב היא קריטית. טכניקה זו שימשה כדי לקבוע את הפעילות הקטיטית של אשכולות מים אטמוספריים לקראת היווצרות קשר פפטיד לתרום לתחום הכימיה prebiotic.
סקירה כללית
מאמר זה מציג גישה חישובית לחקר מקבצים מולקולריים קשורים באופן רופף, תוך התמקדות במבנה, היווצרות ושפע שלהם. המתודולוגיה משתמשת באלגוריתם גנטי בשילוב עם טכניקות כימיה קוונטית כדי לייצר תצורות נמוכות אנרגיה.
מרכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- כימיה חישובית
- כימיה אטמוספרית
- מכניקה קוונטית
רקע
- מקבצים מולקולריים קשורים באופן רופף ממלאים תפקיד משמעותי בתהליכים אטמוספריים.
- הבנת תכונותיהם יכולה לשפר מודלים של שינויי אקלים.
- שיטות חישובית שונות יכולות להיות מיושמות לחקר מקבצים אלו.
- קיימים אתגרים עבור מתחילים בכימיה חישובית בכל הנוגע להתקנה וביצוע.
מטרת המחקר
- לספק פרוטוקול גמיש ויעיל לחקר מקבצים מולקולריים.
- לסייע בהבנה של התכונות המבניות והאנרגטיות של מקבצים אלו.
- לשפר מודלים בכימיה אטמוספרית ובכימיה של חלקיקים קטנים.
שיטות בשימוש
- אלגוריתם גנטי לדגימה קונפורמציונית של מבנים מולקולריים.
- שימוש ב-Avogadro ליצירת מבנים מולקולריים.
- חישובים של Gaussian לאופטימיזציה של אנרגיה.
- סקריפטים לניתוח נתונים ולחידוד מבנים.
תוצאות עיקריות
- ייצור מוצלח של מבנים נמוכי אנרגיה לקבוצות גליצין ומים.
- זיהוי של תצורות מותאמות ייחודיות דרך סקריפטים לניתוח.
- חידוד מבנים באמצעות שיטות מכניקה קוונטית מתקדמות.
- יצירת מאגרי נתונים מקיפים למחקר נוסף.
מסקנות
- המתודולוגיה המוצעת יעילה לחקר מקבצים מולקולריים.
- ניתן להתאים אותה ליישומי כימיה חישובית שונים.
- מחקרים עתידיים יכולים לנצל גישה זו להבנה משופרת של הכימיה האטמוספרית.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
This computational protocol enables efficient exploration of weakly-bound molecular clusters, supporting target validation through mechanistic de-risking of biomolecular interactions. By providing Gibbs free energy surfaces and atmospheric concentration predictions, it enhances predictive confidence in early discovery stages for peptide-based therapeutics and prebiotic chemistry applications. The approach bridges computational chemistry with translational relevance, offering a reusable framework for assessing molecular stability under physiological conditions.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by modeling glycine-water cluster formation relevant to peptide bond stability.
- Operational Value: Uses genetic algorithm sampling to rapidly identify low-energy configurations, reducing computational burden in target screening.
- Predictive Value: Computes equilibrium constants and formation energies to assess molecular complex stability under varying temperature and pressure.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates validated structural ensembles of hydrated glycine clusters for downstream interaction analysis.
- Operational Value: Produces reproducible thermodynamic datasets (energies, rotational constants) suitable for assay standardization.
- Scalability: Supports tiered refinement from semi-empirical to high-level ab initio methods, enabling scalable workflow adaptation.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects cluster thermodynamics to prebiotic chemistry models, informing early-stage peptide-based therapeutic design.
- Mechanistic De-risking: Clarifies hydrogen-bonding network evolution with hydration, reducing ambiguity in biomolecular interaction mechanisms.
- Risk-Adjusted Advancement: Provides concentration estimates under ambient conditions to prioritize clusters with higher atmospheric abundance for further study.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by providing structural and thermodynamic inputs for hypothesis testing, progressing from configurational sampling to quantum refinement and property prediction.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by modeling glycine hydration states relevant to peptide formation mechanisms.
- Screening: Delivers assay-ready structural libraries via unique cluster identification scripts, enhancing reproducibility in virtual screening.
- Analytics: Outputs Gibbs free energies, enthalpy, and entropy values enabling quantitative comparison of cluster stability across conditions.
- Translational Research: Links atmospheric cluster behavior to prebiotic peptide formation, supporting extrapolation to biological systems.
- Enterprise Reuse: Scripts and protocols are adaptable to other molecular systems, promoting cross-project efficiency in computational chemistry platforms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in molecular interaction models through accurate free energy surfaces.
- Operational Value: Ensures reproducibility via standardized scripting and stepwise refinement protocols.
- Strategic Value: Reduces late-stage biological risk by enabling early de-risking of weakly-bound complexes.
- Portfolio Impact: Informs risk-adjusted prioritization of molecular candidates based on computed abundance and stability.
Implementation Considerations
- Requires expertise in computational chemistry, genetic algorithms, and quantum mechanical methods.
- Depends on Avogadro, Gaussian 09, Open Babel, and custom scripting infrastructure.
- Necessitates high-performance computing access and proper job submission protocol configuration.
- Involves adaptation of file paths and environment variables to local cluster settings.
- Limited to systems where minimum-energy structures correspond to valid potential energy surface minima.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Introduction
1:05
Minimum Isolated Glycine (Gly) and Water (H2O) Structure and Energy Determination
2:35
Genetic-Algorithm-Based Configurational Sampling of Gly(H2O)n=1-5
4:51
QM Method Refinement with a Small Basis Set
6:44
Further QM Method Refinement with a Large Basis Set
8:04
Final Energy and Thermodynamic Correction Calculations
10:08
Results: Representative Atmospheric Molecular Cluster Concentration Computation
11:35
Conclusion
