Schaalbare Nanohelices voor Predictive Studies en Enhanced 3D Visualisatie
12 november 2014
Nauwkeurige modellering van nanohelical structuren is van belang voor voorspellende simulatie studies die leiden tot nieuwe toepassingen van nanotechnologie. Momenteel, softwarepakketten en codes zijn beperkt in het creëren van atomistische spiraalvormige modellen. We presenteren twee procedures ontwikkeld om atomistische nanohelical modellen te maken voor de simulaties, en een grafische interface om onderzoek door visualisatie te verbeteren.
Het algemene doel van deze procedure is om atomistische modellen van helicoïdale, nano-veren en nano-linten te creëren met behulp van open source code voor moleculaire dynamica of MD-simulaties. Deze video beschrijft hoe je silicaglas nano-veermodellen kunt voorbereiden door eerst een geschikt atomistisch bulk-silica-invoerbestand voor te bereiden, samen met de open source nano-veerprogrammabestanden. De tweede stap is om MATLAB op een Linux-pc te starten en de grafische gebruikersinterface van nano-veercarver te gebruiken om een gewenst nano-veermodel te genereren.
Vervolgens worden de resultaten van de nano-veercarver geverifieerd in een open source visualizer. De laatste stap is om de resultaten te gebruiken in MD-treksimulaties van veren. Uiteindelijk kunnen een verscheidenheid aan goed gedefinieerde en schaalbare helicoïdale nanomodellen effectief worden gegenereerd voor MD-simulaties voor onderzoek naar materiaalinnovatie.
Ik kwam voor het eerst met het idee om deze methode te gebruiken toen ik moleculaire dynamische simulaties van nanostructuren uitvoerde, zoals nanodraden en andere. Zoals je misschien weet, zijn veerachtige materialen zeer overvloedig in de natuur, en daarom is het belangrijk om dergelijke geometrieën te bestuderen, vooral voor simul, voor toepassingen die te maken hebben met energieopwekking, waterstofopslag en biologische sensoren en anderen. En momenteel zijn er commerciële pakketten en codes beschikbaar op de markt.
Echter, ze zijn behoorlijk beperkt in de soorten geometrieën die je kunt creëren. En dus zijn optimistische helicoïdale modellen niet gemakkelijk te bereiken. Dus we hopen dat dit soort inspanningen toekomstige studies helpen demonstreren dat deze procedure Max Larner zal zijn, een afgestudeerde student in mijn laboratorium.
De bestanden die in deze video worden gebruikt, zijn online beschikbaar op de Davila Group-website. Zie het tekstprotocol dat bij deze video hoort voor de URL. Om te beginnen, downloadt u het nano-veren dot tar dot gz-bestandsarchief van het webrepository.
Loceer het gedownloade archief en verplaats het naar een gewenste werkmap. Entitled Documents slash Nanos Springs. Klik met de rechtermuisknop op nano springs tar dot gz en selecteer hier uitpakken.
Controleer vanuit het contextmenu dat alle vereiste bestanden aanwezig zijn in de huidige map. Zie het tekstprotocol voor een lijst van die bestanden en hun doel op het bureaublad. Open een terminalvenster en verander de map naar de map waarin de Nano Springs-projectbestanden zijn uitgepakt.
Voer vervolgens de opdracht uit om de binaire code voor het systeem te compileren door me Nano Springs, me CPP Point cpp te typen. Start vervolgens MATLAB door MATLAB te typen op de opdrachtregel met behulp van de online beschikbare bestanden. Open de gids in MATLAB door op de gidspictogram in het bovenste linker werkbalkgebied te klikken.
Om een nieuw venster weer te geven met gids-quickstart. Gebruik het bestaande gooey-tabblad om een bestaande figuur aan te passen. Klik op de blader-knop om naar de bestaande gooey-figuur te zoeken die moet worden aangepast.
Na het selecteren van het figuurbestand, klikt u op open in beide vensters om een nieuw venster weer te geven met de gooey-figuur om de gooey uit te voeren, klikt u op uitvoeren onder het gereedschappenmenu. En ja, wanneer een pop-upvenster vraagt of u de figuur moet opslaan voordat een nieuw venster wordt weergegeven, wordt de gewijzigde gooey weergegeven. Om de voorbeeldrun in te stellen, klikt u eerst op de knop Invoermodelbestand selecteren bovenaan de gooey en navigeert u naar het Glass cube IP-bestand.
Na het selecteren van het invoerbestand, zou de pad naar het in de gooey-venster aan de rechterkant van de geselecteerde invoermodelbestandknop moeten verschijnen. Navigeer vervolgens naar het uitvoermodelgedeelte en gebruik de blader-knop om de map te doorzoeken en te selecteren waarin het uitvoermodel moet worden opgeslagen. Voer de voorbeeldrun uit met behulp van de gegeven veerparameters door op de gooey-run-knop te drukken.
Controleer in de MATLAB-feedback het aantal geselecteerde invoeratomen voor het veermodel en de veermodelparameters. Zodra de gooey-interface is gefinaliseerd, voert u opeenvolgende runs uit door met de rechtermuisknop op nano springs dot M in het MATLAB-huidige mappenvenster te klikken en uit te voeren. Om de gooey-interface direct te openen om de uitvoerveermodellen die door nano-veercarver zijn gemaakt te visualiseren en te verifiëren.
Gebruik de nano-veercarver MATLAB GUI om bestanden te genereren zoals eerder voor invoer in het visualisatieprogramma. Meet afstanden in de veermodellen en maak er een record van. Vergelijk gemeten gegevens met gewenste veerafmetingen en verifieer de nauwkeurigheid van het veermodel om de veermodellen die door nano-veercarver zijn gemaakt als invoer te gebruiken voor een conventioneel open source moleculair dynamica-code.
Download eerst de nieuwste versie van het open source moleculair dynamicaprogramma. Lamps, bepaal de afmetingen van het gewenste nano-veermodel om het juiste initiële bulk-silicaglasmodel voor te bereiden. Maak vervolgens het gewenste nano-veermodel met behulp van de nano-veercarver MATLAB gui.
Zoals eerder, voer treksimulaties uit op de gewenste nano-veer door het model uit te rekken. Produceer axiaal een representatief video van het nano-veermodel dat wordt uitgerekt voor visualisatie en analyse. De computationele methoden die in deze procedure worden gepresenteerd, maken de creatie van silica, nano-veren en nano-linten mogelijk die geschikt zijn voor atomistische simulaties.
Hier wordt een atomistisch model van een siliciumnanolint met een nanolintradius van 1,07 nanometer weergegeven, een helixradius van 5,37 nanometer en een pitch van 7,16 nanometer. Momentopnamen illustreren verschillende weergaven van de nanostructuur. Deze figuur toont verschillende weergaven van een atomistisch model van een siliciumnano-veer met een draadradius van 1,07 nanometer, een helixradius van 4,29 nanometer en een pitch van 4,29 nanometer.
Na het bekijken van deze video, zouden mensen verwachten een helicoïdale nano-veer te kunnen maken met behulp van deze open source code die we hebben ontwikkeld voor toekomstige moleculaire dynamische simulaties. Samenvattend, zullen de methoden die in deze video zijn gepresenteerd, iedereen in staat stellen om nanolyse via simulaties te bestuderen, en op die manier zullen studies die het ontwerp van nanoapparaten omvatten, mogelijk
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit artikel presenteert procedures voor het creëren van atomistische modellen van helixvormige nanostructuren, specifiek nanoveeren en nanolinten, met behulp van opensource software voor moleculaire dynamica. De methoden verbeteren de onderzoeksmogelijkheden door middel van visualisatie en simulatie.
Belangrijke onderdelen van de studie
Wetenschappelijk vakgebied
- Nanotechnologie
- Moleculaire Dynamica
- Materiaalkunde
Achtergrond
- Nauwkeurige modellering van nanohelicale structuren is essentieel voor toepassingen in de nanotechnologie.
- Huidige softwarebeperkingen hinderen de creatie van atomistische helicale modellen.
- Visualisatietools kunnen het onderzoek in dit vakgebied verbeteren.
- Open source-codes bieden toegankelijke opties voor onderzoekers.
Doel van de studie
- Het ontwikkelen van procedures voor het genereren van atomistische nanohelische modellen.
- Het faciliteren van het gebruik van deze modellen in moleculaire dynamicasimulaties.
- Het verbeteren van onderzoeksresultaten door middel van geavanceerde visualisatietechnieken.
Gebruikte methoden
- Voorbereiding van atomistische bulk-silica inputbestanden.
- Gebruik van het nano springing carver-programma.
- Gebruik van MATLAB op Linux voor modelgeneratie.
- Verificatie van resultaten met behulp van een open-source visualisator.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle generatie van schaalbare nano-helicale modellen.
- Verificatie van modellen door middel van visuele analyse.
- Toepassing van modellen in MD-treksimulaties.
- Demonstratie van effectieve modelleringstechnieken voor materiaalinnovatie.
Conclusies
- De beschreven procedures maken het mogelijk om atomistische nanohelische structuren te creëren.
- Deze modellen kunnen een aanzienlijke bijdrage leveren aan het materiaalonderzoek.
- Visualisatietools verbeteren het begrip en de toepassing van deze modellen.
Veelgestelde vragen
Relevantie voor de Industrie
Nauwkeurige atomistische modellering van nanohelicen is cruciaal voor predictieve studies in nanomaterialen, wat robuuste simulaties mogelijk maakt van mechanische en functionele eigenschappen die relevant zijn voor biofarmaceutische R&D. De gepresenteerde open-source computationele instrumenten vullen een belangrijk gat in de schaalbare, aanpasbare generatie van 3D-nanostructuren voor moleculaire dynamica-workflows. Deze functionaliteit ondersteunt vroege materiaalinnovatie en het verminderen van risico's bij nano-gebaseerde apparaatconcepten binnen zowel discovery- als translationeel onderzoek.
Strategische Toepassingen in Biofarmaceutische R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Maakt hypothesegestuurde analyse van nanohelicale structuur-functierelaties in silico mogelijk.
- Ondersteunt mechanische risicoreductie door nauwkeurige controle over geometrische parameters in atomistische modellen mogelijk te maken.
- Vergemakkelikt voorspellende betrouwbaarheid bij het ontwerp en de evaluatie van nanomaterialen voor sensoring- of afgiftoepassingen.
Screening & Assay-ontwikkeling
- Bereidt gevalideerde, reproduceerbare atomistische modellen voor voor daaropvolgende screening op basis van simulaties.
- Standaardiseert inputgeometrieën om kwantitatieve vergelijkbaarheid over verschillende simulatiecondities te waarborgen.
- Maakt schaalbare generatie van diverse nanohelikale structuren mogelijk voor computational high-throughput assays.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Rijst computationele modellen af op het experimentele ontwerp voor translationele studies naar de prestaties van nanomaterialen.
- Ondersteunt de continuïteit van in silico voorspelling tot preklinische validatie van nano-enabled apparaten.
- Biedt een platform voor risico-gecorrigeerde voortgang van nieuwe nanostructuren in de R&D-pipeline.
Integratie van Pipeline & Workflow
Deze modelleringscapaciteit integreert op de interface van vroege ontdekking en preklinische simulatie, waarbij hypothesegeneratie wordt verbonden met voorspellende analyses voor toepassingen op basis van nanomaterialen.
- Discovery Biology: Faciliteert hypothesetoetsing en mechanistische exploratie van nanohelische architecturen.
- Screening: Levert reproduceerbare, geparametriseerde modellen voor simulatiegebaseerde screening en optimalisatie.
- Analytics: Biedt kwantitatieve output voor comparatieve analyse van structurele en mechanische eigenschappen.
- Translationeel Onderzoek: Maakt afstemming van computationele voorspellingen met experimentele en preklinische workflows mogelijk.
- Enterprise Hergebruik: Biedt aanpasbare open-source tools voor brede toepassing binnen nanomatariaal R&D-initiatieven.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen en vermindert ambiguïteit in het ontwerp van nanomaterialen.
- Operationele waarde: Standardiseert en schaalt de generatie van atomistische modellen voor simulatieworkflows.
- Strategische waarde: Verbetert de go/no-go-besluitvorming en kapitaalallocatie in nanomateriaalportfolio's.
- Impact op portfolio: Maakt risico-gecorrigeerde prioritering van kandidaten voor nano-enabled apparaten mogelijk.
Overwegingen bij implementatie
- Vereist expertise in moleculaire dynamica en computationele modellering.
- Afhankelijk van toegang tot opensource-infrastructuur voor simulatie en visualisatie.
- Profiteert van gestandaardiseerde protocollen voor reproduceerbaarheid tussen verschillende teams.
- Aanpasbaar aan diverse nanomateriaalsystemen buiten silica, ondersteund door de flexibiliteit van de code.
- Praktische beperkingen omvatten de computationele resource-vereisten voor grootschalige simulaties.
Biopharma Veelgestelde Vragen
Chapters in this video
0:05
Title
2:10
Preparing NanospringCarver Files and Starting MATLAB on a LINUX PC
3:22
Modifying and Using a Graphical User Interface (GUI) to the NanospringCarver Program
5:15
Verifying NanospringCarver Results in an Open-source Visualizer and Using NanospringCarver Results in Molecular Dynamics Tensile Simulations on Nanosprings
6:27
Results: Atomistic Silica Nanoribbon and Nanospring Models
7:19
Conclusion
