Campionamento multiscala di un eterogeneo acqua/metallo catalizzatore interfaccia utilizzando la teoria del funzionale della densità e campo di forza dinamica molecolare
12 aprile 2019
L'obiettivo del protocollo presentato qui è quello di generare e assaggiare le traiettorie delle configurazioni delle molecole di acqua liquida intorno specie catalitica su una superficie piana del metallo di transizione. Le configurazioni di campionamento possono essere utilizzate come strutture di partenza in metodi basati sulla meccanica quantistica.
I modelli di protocollo, fenomeni termici e quantistici in catalisi eterogenea in fase liquida. È il primo, per quanto ne so, ad incorporare la meccanica quantistica con campionamento completo di un ambiente liquido esplicito. Le configurazioni di molecole liquide generate da questo protocollo rappresentano quelle attese in condizioni di reazione reali e possono essere utilizzate per esplorare fenomeni a livello molecolare che dipendono dalla disposizione spaziale delle molecole.
Le configurazioni di molecole liquide generate da questo protocollo forniscono informazioni sui ruoli che il solvente svolge sulla catalisi eterogenea in fase liquida. Se si sta tentando questo protocollo per la prima volta, è consigliabile assicurarsi innanzitutto di avere accesso e di poter eseguire il software VASP, MCPliQ, VMD e LAMMPS. A dimostrare la procedura sarà Tianjun Xie, uno studente laureato del mio laboratorio.
Dopo aver generato la struttura adsorbato, generare i file di input LAMMPS per una simulazione NPT ed equilibrare il volume della cella utilizzando FFMD. Copiare il file di input LAMMPS nella directory di lavoro. Modificare la variabile di gruppo sulla linea 34 per indicare gli indici di tipo atomico per gli atomi di ossigeno e idrogeno dell'acqua.
Nella variabile di gruppo sulla linea 35, per indicare gli indici di tipo atomico per gli atomi di platino e adsorbato. Sulla riga 17 del file di input, modificare la variabile run step per impostare la durata della simulazione NPT abbastanza a lungo da comprendere un'esecuzione di equilibrazione e un'esecuzione di produzione. Eseguire il software LAMMPS digitando il comando dall'interfaccia della riga di comando, che include le informazioni sul numero di core della CPU da utilizzare e sul nome dell'eseguibile LAMMPS.
La minimizzazione dell'energia affina la configurazione della molecola d'acqua ed è seguita da una simulazione FFMD eseguita a un numero costante di molecole d'acqua, volume e temperatura per portare l'acqua alla temperatura di simulazione. Un'altra simulazione FFMD viene quindi eseguita a un numero costante di molecole d'acqua, pressione e temperatura per determinare l'altezza fisicamente corretta della scatola di simulazione. I file di output verranno utilizzati in un secondo momento.
Dopo la simulazione NPT, tracciare l'altezza della supercella rispetto al tempo. Il punto in cui si stabilizzare a un valore di stato stazionaria è il punto nella simulazione TNP quando la produzione può iniziare. Verificare l'equilibrazione della simulazione del TNP assicurando che le fluttuazioni nell'altezza della supercella siano minime o siano confluita in un valore costante.
Se si verificano grandi fluttuazioni, aprire l'ingresso. equil e ridurre il passo del tempo sulla linea 92 per rigenerare la configurazione della molecola d'acqua ed eseguire il software LAMMPS come prima. Per iniziare, digitare l'interfaccia della riga di comando per eseguire lo script.
Questo script restituisce l'altezza media della supercella dalla parte di esecuzione di produzione della simulazione NPT a un file TXT. Lo script legge la lunghezza della dimensione z della cella a intervalli di 1.000 femtosecondi, che è l'intervallo predefinito per la stampa delle informazioni in LAMMPS. Se si desidera un intervallo di stampa diverso, è possibile modificarlo modificando la riga 20 del get_npt_lz.
py script e la riga 16 dell'ingresso LAMMPS. file equile. Lo script rileva e scarta i primi due nanosecondi di valori lz, in quanto comprendono la parte di equilibrazione della simulazione.
La durata dell'esecuzione dell'equilibrazione può essere modificata modificando la riga 19 del file. I restanti tre nanosecondi comprendono la porzione di produzione, e sono quindi usati per calcolare la lunghezza media della dimensione z. Inoltre, lo script restituisce un altro file TXT che fornisce valori di lz in funzione del passo del tempo e di un file PNG, che traccia gli stessi dati.
Il grafico può essere utilizzato per verificare l'equilibrazione della simulazione del TNP. Per ricostruire la supercella utilizzando l'altezza media determinata in NPT, copiare il file di dati generato in precedenza in una nuova directory di lavoro e rinominarlo come data.myadsorbate. Modificare quindi il nuovo file di dati per modificare zlo in 0.0 e zhi sul valore lz dal valore medio restituito nel file TXT.
Copiare il file di input LAMMPS nella nuova directory di lavoro. Modificare la variabile di gruppo sulla linea 32 per indicare gli indici di tipo atomico per gli atomi di ossigeno e idrogeno dell'acqua e la variabile di gruppo sulla linea 33 per indicare gli indici di tipo atomo per gli atomi di platino e adsorbato. Quindi, sulla riga 16, modificare la variabile runStep in modo che sia abbastanza lunga da comprendere un'esecuzione di equilibrazione e un ciclo di produzione.
Digitare il comando per eseguire LAMMPS nell'interfaccia della riga di comando per eseguire il software LAMMPS. Questo eseguirà una simulazione NVT costante sulle molecole d'acqua e viene generato il file di output chiave. La simulazione NVT comprende una porzione di equilibrazione e una porzione di produzione.
La parte di produzione inizia quando l'energia del sistema viene tracciata rispetto ai livelli di tempo spenti. Per iniziare, aprire lo script di durata del legame idrogeno. Modificate la variabile iniziale effettiva sulla linea 22 per impostare il passo temporale del primo intervallo di tempo.
Modificate la variabile timestep sulla riga 23 per impostare la frequenza con cui i fotogrammi vengono scritti nel file di traiettoria LAMMPS. Modificare N_first e N-ultime variabili nelle righe 24 e 25 per impostare il primo e l'ultimo passo indietro e modificare la variabile nevery sulla riga 26 per impostare se i fotogrammi consecutivi vengono considerati o ignorati. Impostate il numero di linee per sezione cornice del file di traiettoria modificando la variabile della linea del fotogramma sulla linea 27.
Modificare inoltre le linee da 31 a 35, per specificare quali tipi di atomo all'interno dei dati. il file del mioadsorbato appartiene all'adsorbato e quali tipi di atomi appartengono alle molecole d'acqua. Lo script analizza le configurazioni dell'acqua nel ciclo di produzione e determina se alcune molecole d'acqua sono legate all'idrogeno all'adsorbato.
Conta quindi il tempo di simulazione in cui ogni legame idrogeno rimane intatto e riporta queste informazioni come una distribuzione delle vite di legame idrogeno in unità di picosecondi. LAMMPS scrive la configurazione delle molecole d'acqua nel file ogni 1.000 femtosecondi, che è il valore predefinito nel file di input LAMMPS fornito. Rileva e scarta le prime due configurazioni del valore di due nanosecondi nel file in quanto comprendono la parte di equilibrazione della simulazione e utilizza i restanti tre nanosecondi per calcolare le vite del legame idrogeno.
Per eseguire lo script, digitare nell'interfaccia della riga di comando. Genera quindi un file DAT. Tracciare i dati nel file per visualizzare la distribuzione delle vite di legame idrogeno che si sono verificate durante la simulazione NVT.
Per determinare l'incremento di tempo da utilizzare per l'intervallo di campionamento del tempo, utilizzare un incremento di tempo maggiore o uguale alla durata massima del legame idrogeno. Determinare il numero di configurazioni dall'esecuzione di produzione della traiettoria FFMD NVT per campionare in modo che il tempo minimo tra le configurazioni sia uguale o maggiore dell'intervallo di campionamento temporale identificato in precedenza. Sullo script di estrazione dei frame scritto in precedenza, modificare il valore predefinito per il numero di frame variabili sulla riga 21 per specificare il numero di configurazioni da estrarre.
Per eseguire lo script, digitare il nome dello script nell'interfaccia della riga di comando. Verrà prodotto un elenco di tempi di simulazione corrispondenti alle configurazioni che devono essere estratte dal file di simulazione NVT. Queste configurazioni possono essere utilizzate come strutture di partenza nelle simulazioni AIMD o QM.
In questa procedura, FFMD è stato utilizzato per generare la configurazione iniziale delle molecole d'acqua. La simulazione AIMD mostra che una molecola d'acqua originariamente incollata all'idrogeno ad un adsorbato di alcol di zucchero su una superficie platino-111 astrae l'idrogeno dall'adsorbato alcolico e deposita un secondo idrogeno sulla superficie del platino-111. Le strutture delle molecole di acqua liquida dipendono dalle impostazioni di input.
Impostare questi in modo improprio può avere influenze indesiderate sulle strutture dell'acqua. In questa figura, il lato sinistro è la struttura iniziale per un'esecuzione FFMD. E il lato destro è entro un picosecondo dall'inizio della simulazione.
La simulazione FFMD esplode a causa di impostazioni di forza non fisicamente grandi, causando l'allontanamento delle molecole d'acqua dalla superficie. Le configurazioni possono essere utilizzate nella meccanica quantistica, o simulazione QMM, o potrebbero essere utilizzate per analizzare statistiche relative alle posizioni spaziali delle molecole. Questa tecnica apre la strada ai ricercatori per esplorare i ruoli che gli ambienti di reazione liquida hanno sulla catalisi generando configurazioni effettive di molecole liquide alle interfacce catalitiche.
Panoramica
Questo protocollo presenta un metodo per generare e campionare configurazioni di molecole di acqua liquida attorno a specie catalitiche su una superficie metallica di transizione piatta. Integra la meccanica quantistica con il campionamento completo di un ambiente liquido esplicito, fornendo approfondimenti sui fenomeni a livello molecolare nella catalisi eterogenea.
Componenti principali dello studio
Area della scienza
- Catalisi eterogenea
- Meccanica quantistica
- Simulazioni in fase liquida
Sfondo
- Comprendere il ruolo dei solventi nella catalisi è cruciale per ottimizzare le reazioni.
- I metodi tradizionali spesso trascurano la modellazione esplicita degli ambienti liquidi.
- Questo protocollo mira a colmare questa lacuna incorporando fenomeni termici e quantistici.
- Consente l'esplorazione di disposizioni molecolari in condizioni di reazione realistiche.
Scopo dello studio
- Generare configurazioni realistiche di molecole d'acqua attorno a specie catalitiche.
- Utilizzare queste configurazioni in metodi basati sulla meccanica quantistica.
- Migliorare la comprensione degli effetti del solvente nella catalisi eterogenea in fase liquida.
Metodi utilizzati
- Utilizzo dei software VASP, MCPliQ, VMD e LAMMPS per le simulazioni.
- Generazione di file di input LAMMPS per simulazioni NPT e NVT.
- Equilibrazione del volume della cella e della temperatura di simulazione attraverso simulazioni FFMD.
- Analisi delle durate dei legami idrogeno nella fase di produzione.
Risultati principali
- Generazione con successo di configurazioni d'acqua che imitano le condizioni di reazione reali.
- Approfondimenti sulla stabilità e dinamica dei legami idrogeno tra acqua e adsorbati.
- Verifica dell'equilibrio nelle simulazioni NPT attraverso misurazioni dell'altezza.
- File di output contenenti l'altezza media della supercella e le distribuzioni della durata dei legami idrogeno.
Conclusioni
- Il protocollo modella efficacemente le interazioni dell'acqua liquida con le superfici catalitiche.
- Fornisce una struttura per futuri studi sugli effetti del solvente nella catalisi.
- I risultati possono informare la progettazione di processi catalitici più efficienti.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
This protocol enables biopharma R&D teams to model solvent effects at catalytic interfaces with molecular-level accuracy, supporting target validation in heterogeneous catalysis. By integrating force-field sampling with quantum mechanics, it provides predictive confidence in mechanistic de-risking for liquid-phase reaction systems. The approach aids in early discovery by clarifying how solvent molecules participate in bond-breaking and forming processes relevant to catalytic pathways.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by modeling how water molecules interact with catalytic species on metal surfaces.
- Operational Value: Supports biological de-risking through explicit sampling of liquid configurations that reflect actual reaction conditions.
- Predictive Value: Enhances target confidence by identifying solvent participation in catalytic decompositions, such as glycerol-derived intermediates.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows by generating configurations of liquid water molecules suitable for quantum mechanics-based analysis.
- Operational Value: Addresses assay standardization and reproducibility through equilibrated NPT simulations and hydrogen bond lifetime analysis.
- Screening Readiness: Outputs configurations that can be used as starting structures for AIMD or QM simulations, enabling reliable compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery through preclinical validation by providing a framework to explore solvent effects in liquid-phase heterogeneous catalysis.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports mechanistic de-risking by identifying how H₂O molecules participate in catalytic pathways, informing go/no-go decisions.
- Predictive De-risking: Focuses on reducing mechanistic ambiguity in catalytic systems where solvent dynamics influence reaction outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification by enabling mechanistic insights into solvent-catalyst interactions under realistic conditions.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by modeling thermal and quantum phenomena in liquid-phase heterogeneous catalysis.
- Screening: Describes assay readiness through the generation of liquid configurations that can be used in quantum mechanics-based methods such as DFT or ab initio molecular dynamics.
- Analytics: Highlights quantitative outputs such as hydrogen bond lifetime distributions and average supercell height, which help teams compare solvation effects across conditions.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing a reusable framework for studying solvent effects in catalysis, relevant to biomarker alignment in metabolic pathways.
- Enterprise Reuse: Positions the method as a reusable capability for generating liquid configurations across multiple catalytic systems, reducing redundant simulation efforts.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target validation, reduction of mechanistic ambiguity in solvent-catalyst interactions.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of liquid-phase simulations through defined equilibration and production protocols.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk by clarifying solvent roles early in discovery.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on mechanistic insights into catalytic intermediates under liquid conditions.
Implementation Considerations
- Required scientific expertise in computational chemistry, molecular dynamics, and quantum mechanics-based simulations.
- Instrumentation and analytical infrastructure needs include access to VASP, MCPliQ, VMD, and LAMMPS software for FFMD and QM workflows.
- Cross-team standardization requirements involve consistent editing of group variables and run step variables in LAMMPS input files to ensure reproducibility.
- Adaptation considerations across model systems include modifying atom type indexes for different adsorbates and metal surfaces, such as platinum-111 with glycerol-derived intermediates.
- Practical limitations include sensitivity to force field settings; improper input settings can lead to unphysically large forces and simulation instability, as observed in FFMD blow-up scenarios.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
0:51
Add Explicit H2O Molecules
3:12
Extract the Proper Height of the Supercell
5:06
Generate Configurations of H2O Molecules
6:10
Determine the Hydrogen Bond Lifetime for Proper Time Sampling
8:23
Sample Configurations of Liquid H2O Molecules
9:19
Results: FFMD/AIMD Simulation
10:21
Conclusion
