ab initio 열화학에서 분자 클러스터의 대기 농도 계산
2020년 4월 8일
약하게 결합된 분자 클러스터의 대기 농도는 유전 알고리즘과 반 경험적 및 ab initio 양자 화학을 활용하는 다단계 구성 샘플링 방법을 통해 발견되는 저에너지 구조의 열화학적 특성으로부터 계산할 수 있습니다.
당사의 프로토콜은 약하게 결합된 분자 클러스터를 연구하는 유연하고 계산적으로 실현 가능한 접근 방식을 제공하며 구조, 형성 및 풍부에 대한 통찰력을 얻기 위해 쉽게 적용할 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 빠른 힘 필드와 반 경험적 방법에서 엄격한 양자 기계 방법에 이르기까지 다양한 수준의 이론에서 분자 클러스터를 치료하는 데 있어 효율성과 유연성입니다. 대기 및 에어로졸 화학은 기후 변화의 더 나은 모델로 이어지는이 접근 방식에서 가장 혜택을 누릴 수 있습니다.
그러나 분자 클러스터와 관련된 모든 분야는 이 접근법을 악용할 수 있습니다. 이 기술을 수행한 적이 없는 개인의 경우 가장 어려운 단계는 초기 프로그램 및 스크립트 설치 및 로컬 컴퓨팅 환경에 대한 적응입니다. 계산 화학에 익숙하지 않은 학생들은 명시적 단계별 지침의 시각화를 통해 고성능 컴퓨팅 클러스터를 사용하는 가파른 학습 곡선을 극복할 수 있습니다.
유전 알고리즘 구성 샘플링에 사용하기 위한 절연 글리신 분자의 최소 에너지 구조를 얻으려면, 아보가드로에서 새로운 세션을 열고 빌드, 삽입, 펩타이드, 글리신 및 펩타이드 삽입을 클릭하여 시각화 창에서 글리신 단조머를 생성한다. 광고 확장 및 가우시안을 클릭하고 표시된 대로 텍스트 상자의 첫 번째 줄을 편집합니다. 명령 파일을 생성하고 저장한 glycine.com 클릭합니다.
격리된 물의 최소 에너지 구조를 얻으려면 Avogadro에서 새 세션을 열고 빌드, 삽입 및 조각을 선택합니다. 필터 텍스트 상자에 물을 입력하고, 물 파일을 선택하고 삽입을 클릭합니다. 광고 확장 및 가우시안을 클릭하고 표시된 대로 텍스트 상자의 첫 번째 줄을 편집합니다.
명령 파일을 생성하고 저장한 water.com 클릭합니다. 그런 다음 두 com 파일을 컴퓨팅 클러스터로 전송하고 적절한 제출 스크립트를 사용하여 Gaussian 09 계산을 실행합니다. 계산이 컴퓨팅 클러스터에서 완료되면 열린 바벨을 호출하여 지시에 따라 명령을 입력하는 최소 에너지 구조의 xyz 파일을 생성합니다.
유전자 알고리즘 기반 구성 샘플링의 경우 모든 스크립트와 템플릿을 폴더에 추가하고 폴더를 원격 클러스터에 복사합니다. 모든 스크립트가 실행 가능한지 확인하고 지시된 대로 명령을 사용하여 경로 환경 변수에 스크립트 디렉터리 위치를 추가합니다. 저렴한 반경험적 수준에서 글리신과 물에 대한 저에너지 구조를 얻으려면 n이 물 분자의 수인 글리-h2o-n이라는 디렉토리를 만들고 유전자 알고리즘 계산을 실행하기 위해 글리-h2o-n 디렉토리하에 GA라는 하위 디렉토리를 생성합니다.
ogolem 입력 파일, 모노머 카르테시안 좌표 및 PBS 일괄 제출 스크립트를 GA 디렉토리에 복사하고 적절하게 수정된 실행을 사용하여 GA 계산을 실행합니다. pbs는 스크립트를 제출합니다. 계산이 완료되면 디렉터리를 글리-h2o-n GA pm7로 변경하고 13개가 클러스터의 원자 수이고 0과 9개가 인덱스가 0~9개인 10개의 구조가 있는 위치를 나타내는 대로 getRotConsts 명령을 실행합니다.
이렇게 하면 GA 최적화된 클러스터의 회전 상수를 계산하고 모든 GA 최적화된 클러스터 구성, 에너지 및 회전 상수의 정렬 된 목록이 포함된 rotConstsData_C 라는 파일을 생성합니다. 유사성을 실행분석합니다. 고유한 GA 최적화 된 클러스터를 찾고 저장하는 입력으로 rotConstsData_C 파일이있는 py 스크립트.
Pm7은 고유한구조-pm7.data라는 파일을 생성하는 파일 이름 지정 레이블로 사용됩니다. 여기에는 고유한 GA 최적화 된 구성의 정렬 된 목록이 포함되어 있습니다. 글리-h2o-n GA 디렉토리에서 결합-GA를 사용합니다.
csh 스크립트는 여러 비교 가능한 GA 실행에 대한 결과를 결합하고 고유구조-pm7이라는 새로운 고유 구조 목록을 생성합니다. 글리-h2o-n GA 디렉토리의 데이터입니다. 작업 디렉터리에는 그림과 같이 정확한 조직과 구조가 있어야 합니다.
반실적 방법을 기반으로 한 유전자 알고리즘으로부터 글리신 수클러스터의 구조를 보다 정확한 양자 기계적 방법을 사용하여 하나에, 글리-h2o-n 디렉토리 하에서 QM이라는 서브디렉토리를 생성한다. QM 디렉토리에서 pw91-sb라는 또 다른 하위 디렉터리를 만들고 gly-h2o-n GA 디렉토리에서 QM pw91-sb 디렉터리에 고유한Structures 목록을 복사합니다. 디렉토리를 글리-h2o-n QM pw91-sb로 변경하고 작은 기초 세트 밀도 기능 이론 스크립트 런-pw91-sb를 실행합니다.
sb가 이 계산 집합에 대한 레이블인 csh, Q는 컴퓨팅 클러스터에서 기본 큐이며 10은 10개의 계산이 하나의 일괄 처리 작업으로 그룹화될 것임을 나타냅니다. 제출된 계산이 완료되면 getRotConsts-dft-sb를 사용합니다. 에너지를 추출하고 작은 기초 최적화 된 클러스터의 회전 상수를 계산하는 csh 스크립트.
여기서, pw91은 사용되는 밀도 기능이고 n은 클러스터내원자의 수이다. 유사한 분석을 사용합니다. py 스크립트는 이전과 같이 고유 구조를 식별하지만 SB를 레이블로 사용합니다.
pw91 631에 최적화된 고유한 구성 목록과 G 별 수준의 이론이 고유한Structures-sb에 저장됩니다. 데이터 파일입니다. 글리-h2o-n QM 디렉토리에서 결합된 결합 QM을 사용합니다.
여러 비교 QM 실행의 결과를 결합하는 csh 스크립트. 결합 QM. csh pw91-sb 명령은 고유구조-sb라는 새로운 고유 구조 목록을 생성합니다.
글리-h2o-n QM 디렉토리의 데이터입니다. 더 나은 양자 기계적 설명을 사용하여 글리신 및 물 클러스터의 구조를 더욱 미세 조정하려면 QM 디렉토리 아래에 pw91-lb라는 하위 디렉토리를 만듭니다. QM pw91-sb 디렉토리에서 QM pw91-lb 디렉토리에 고유한 구조 목록을 복사하고 디렉터리를 QM pw91-lb로 변경합니다.
큰 기초 밀도 기능 이론 스크립트 런-pw91-lb를 실행합니다. lb가 이 계산 집합에 대한 레이블인 csh, Q는 컴퓨팅 클러스터에서 기본 큐이며 10은 10개의 계산을 하나의 일괄 처리 작업으로 그룹화해야 한다는 것을 나타냅니다. 제출된 계산이 완료되면 getRotConsts-dft-lb를 사용하십시오.
csh 명령은 대규모 최적화 된 클러스터의 회전 상수를 계산합니다. 여기서, pw91은 사용되는 밀도 기능이고 n은 클러스터내원자의 수이다. 유사성을 사용합니다Analysis.
pw91 6311 플러스 G 스타 이론 수준에 최적화 된 고유 구성의 목록을 생성하고 고유구조 - 파운드에 저장하기 위해 레이블로 지금과 같은 py 스크립트. 데이터 파일입니다. 원하는 열화학 적 교정을 계산하는 데 필요한 글리신 및 물 클러스터의 진동 구조 및 에너지를 얻으려면 QM pw91-lb 디렉토리에서 QM pw91-lb 초미세 디렉토리에 고유 구조 목록을 복사하고 디렉토리를 QM / pw91-lb 울트라 파인으로 변경하십시오.
초미세 밀도 기능 이론 스크립트 런-pw91-lb-울트라파인을 실행합니다. uf가 이 계산 집합에 대한 레이블인 csh, Q는 컴퓨팅 클러스터에서 기본 큐이며 10은 10개의 계산을 하나의 일괄 처리 작업으로 그룹화해야 한다는 것을 나타냅니다. 이 스크립트는 Gaussian 09에 대한 입력을 자동으로 생성하고 모든 계산을 제출합니다.
제출된 계산이 완료되면 getRotConsts-dft-lb-ultrafine을 사용하십시오. 초미세 최적화 된 클러스터의 회전 상수를 계산하는 csh 명령. 여기서, pw91은 사용되는 밀도 기능이고 n은 클러스터내원자의 수이다.
유사성을 사용합니다Analysis. pw91 6311 플러스 고유구조-uf에서 초미세 수렴 기준에 최적화된 고유한 구성 목록을 생성하고 저장하는 레이블로 uf와 함께 지금과 같은 파이 스크립트. 데이터 파일입니다.
그런 다음 실행 열-pw91을 실행합니다. 독특한 스크립트구조-uf. 열역학 보정을 계산하는 입력으로 데이터 파일.
명령줄 출력을 글리-h2o-n.xls라는 연결된 스프레드시트에 복사하여 붙여넣습니다. 이 계산및 후속 n의 원시 에너지가 글리-h2o-n의 첫 번째 시트에 2, 3, 4 및 5개의 계산과 같기 때문에. xls spredsheet, 다른 온도에서 수화물의 평형 농도를 산출 수화물 분포 시트, 상대 습도, 물과 글리신의 초기 농도가 업데이트됩니다.
여기서, 글리신-물 클러스터의 가장 낮은 전자 에너지 이소마를 관찰할 수 있다. 수소 결합 네트워크는 물 분자의 수가 주로 평면 네트워크에서 n에서 3 차원 케이지와 같은 구조로 이동 증가함에 따라 복잡성이 증가하는 방법을 주목하십시오. 이 표에서, 런 써모-pw91의 출력의 예.
csh 스크립트가 표시됩니다. 각 클러스터에 대해 pw91 6311 플러스 G 스타의 에너지는 pw91 6311 플러스 G 스타 등급의 가스 상 전자 에너지와 하나무 단위로 초미세 통합 그리드에 계산된 G 스타 등급의 이론과 두더지 당 킬로 칼로리 단위로 0포인트 진동 에너지에 해당한다. 각 온도에서 깁스없는 에너지 형성 델타 G에서 계산된 엔탈피 형성 델타 H는 두더지 당 킬로칼로리 단위로 주어지며 계산된 엔탈피 형성 S는 두더지 당 칼로리 단위로 제공됩니다.
이 표에서는 수분 공급 및 순차 수화의 총 깁스 없는 에너지 변화의 대표적인 계산이 표시됩니다. 이러한 데이터를 이용하여, 수화 글리신의 대기 농도를 계산할 수 있다. 올바른 소프트웨어를 설치하고 포함된 스크립트를 추가하여 자체 컴퓨팅 환경을 반영해야 합니다.
스크립트의 위치를 경로에 추가하는 것이 중요합니다. 이 기술은 펩티드 결합 형성을 향한 대기수 클러스터의 촉매 활성을 결정하는 데 사용되어 프리바이오틱 화학 분야에 기여했다.
개요
이 기사는 약하게 결합된 분자 클러스터를 연구하는 계산 접근 방식을 제시하고, 그 구조, 형성 및 풍부함에 초점을 맞춥니다. 이 방법론은 유전 알고리즘을 양자 화학 기술과 결합하여 저에너지 구성을 도출합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 계산 화학
- 대기 화학
- 양자 역학
배경
- 약하게 결합된 분자 클러스터는 대기 과정에서 중요한 역할을 합니다.
- 이들의 속성을 이해하면 기후 변화 모델을 개선할 수 있습니다.
- 이러한 클러스터를 연구하기 위해 다양한 계산 방법을 적용할 수 있습니다.
- 계산 화학의 신규 사용자에게는 설정 및 실행에 대한 도전이 존재합니다.
연구 목적
- 분자 클러스터를 연구하기 위한 유연하고 효율적인 프로토콜을 제공합니다.
- 이러한 클러스터의 구조적 및 에너지적 특성에 대한 통찰력을 촉진합니다.
- 대기 및 에어로졸 화학 모델을 개선합니다.
사용된 방법
- 분자 구조의 구성 샘플링을 위한 유전 알고리즘.
- 분자 구조 생성을 위한 Avogadro 사용.
- 에너지 최적화를 위한 Gaussian 계산.
- 데이터 분석 및 구조 개선을 위한 스크립트.
주요 결과
- 글리신 및 물 클러스터의 저에너지 구조 성공적 생성.
- 분석 스크립트를 통한 고유 최적화 구성의 식별.
- 고급 양자 역학 방법을 사용한 구조 개선.
- 추가 연구를 위한 포괄적인 데이터세트 생성.
결론
- 제안된 방법론은 분자 클러스터 연구에 효과적입니다.
- 다양한 계산 화학 응용 프로그램에 적용할 수 있습니다.
- 미래 연구는 이 접근 방식을 활용하여 대기 화학에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다.
자주 묻는 질문
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
