Skalowalne nanohelisy do badań predykcyjnych i ulepszonej wizualizacji 3D
12 listopada 2014
Dokładne modelowanie struktur nanohelisowych jest ważne dla predykcyjnych badań symulacyjnych prowadzących do nowatorskich zastosowań nanotechnologii. Obecnie pakiety oprogramowania i kody są ograniczone w tworzeniu atomistycznych modeli spiralnych. Prezentujemy dwie procedury przeznaczone do tworzenia atomistycznych modeli nanohelisowych do symulacji, oraz interfejs graficzny do usprawnienia badań poprzez wizualizację.
Ogólnym celem tej procedury jest stworzenie atomistycznych modeli spiralnych, nanosprężyn i nano wstęg przy użyciu otwartego kodu źródłowego do symulacji dynamiki molekularnej lub MD. Ten film opisuje, jak przygotować modele nano sprężynowania ze szkła krzemionkowego, najpierw przygotowując odpowiedni atomistyczny plik wejściowy krzemionki wraz z plikami programu do rzeźbienia w nano sprężynowaniu o otwartym kodzie źródłowym. Drugim krokiem jest uruchomienie programu MATLAB na komputerze z systemem Linux i użycie graficznego interfejsu użytkownika nano springing carver w celu wygenerowania żądanego modelu nano springing.
Następnie wyniki sprężystego rzeźbienia nanos są weryfikowane w wizualizatorze typu open source. Ostatnim krokiem jest wykorzystanie wyników w symulacjach rozciągania sprężyn metodą MD. Ostatecznie, wiele dobrze zdefiniowanych i skalowalnych modeli nanospiralnych może być skutecznie generowanych na potrzeby symulacji MD w kierunku badań nad innowacjami materiałowymi.
Po raz pierwszy wpadłem na pomysł zastosowania tej metody, gdy wykonywałem symulacje dynamiki molekularnej nanostruktur, takich jak nanodruty i inne. Jak być może wiesz, materiały podobne do sprężyn występują w przyrodzie w dużych ilościach, dlatego ważne jest, aby próbować badać takie geometrie, a zwłaszcza w przypadku symulacji, do zastosowań, które mają związek z pozyskiwaniem energii, magazynowaniem wodoru i wykrywaniem biologicznym i innymi. Obecnie na rynku dostępne są komercyjne pakiety i kody.
Są one jednak dość ograniczone pod względem typów geometrii, które można utworzyć. Tak więc optymistyczne modele spiralne nie są łatwe, łatwe do osiągnięcia. Mamy więc nadzieję, że tego typu wysiłki pomogą przyszłym badaniom demonstrującym tę procedurę być Max Larner, który jest doktorantem w moim laboratorium.
Pliki użyte w tym filmie są dostępne online na stronie internetowej Grupy Davila. Zobacz protokół tekstowy dołączony do tego filmu, aby uzyskać adres URL. Aby rozpocząć, pobierz archiwum plików nano springs dot tar dot gz z repozytorium internetowego.
Zlokalizuj pobrane archiwum i przenieś je do preferowanego katalogu roboczego. Zatytułowany Dokumenty ukośne Nanos Springs. Kliknij prawym przyciskiem myszy nano springs tar dot gz i wybierz wyodrębnij tutaj.
W menu kontekstowym wyświetlanym po kliknięciu prawym przyciskiem myszy sprawdź, czy wszystkie wymagane pliki znajdują się w bieżącym katalogu. Zobacz protokół tekstowy, aby uzyskać listę tych plików i ich przeznaczenie na pulpicie. Otwórz okno terminala i zmień katalog na folder, do którego zostały wyodrębnione pliki projektu Nano Springs.
Następnie uruchom polecenie, aby skompilować plik binarny dla systemu, wpisując mnie Nano Springs, me CPP Point cpp. Następnie zainicjuj program MATLAB, wpisując MATLAB w wierszu poleceń, korzystając z plików udostępnionych online. Otwórz przewodnik w programie MATLAB, klikając ikonę przewodnika w lewym górnym pasku narzędzi.
Aby wyświetlić nowe okno z przewodnikiem Szybki start. Użyj otwartej istniejącej, lepkiej zakładki, aby zmodyfikować istniejącą figurę. Kliknij przycisk przeglądania, aby wyszukać istniejącą lepką figurę, która ma zostać zmodyfikowana.
Po wybraniu pliku z figurą, kliknij otwórz w obu oknach, aby wyświetlić nowe okno z lepką figurą, aby uruchomić lepki kliknij przycisk uruchom w menu narzędzi. I tak, gdy wyskakujące okienko, czy zapisać figurę przed uruchomieniem nowego okna, wyświetla zmodyfikowaną lepkość. Aby najpierw skonfigurować przykładowy przebieg, kliknij przycisk wyboru pliku modelu wejściowego w górnej części lepkiego i przejdź do pliku IP Glass cube.
Po wybraniu pliku wejściowego, ścieżka do niego powinna pojawić się w lepkim oknie po prawej stronie przycisku wybranego pliku modelu wejściowego. Następnie przejdź do sekcji modelu wyjściowego i użyj przycisku przeglądania, aby wyszukać i wybrać katalog, aby zapisać model wyjściowy. Uruchom przykład, używając podanych parametrów sprężyny, naciskając lepki przycisk uruchamiania.
W informacji zwrotnej MATLAB sprawdź liczbę atomów wejściowych wybranych dla modelu sprężyny i parametrów modelu sprężyny. Po sfinalizowaniu lepkiego interfejsu wykonaj kolejne uruchomienia, klikając prawym przyciskiem myszy kropkę nano springs M w oknie bieżącego folderu MATLAB i wybierając uruchom. Aby wyświetlić lepki interfejs bezpośrednio w celu wizualizacji i weryfikacji modeli sprężyn wyjściowych utworzonych przez nano sprężynującego rzeźbiarza.
Użyj graficznego interfejsu użytkownika MATLAB do rzeźbienia w kształcie nanosprężyny, aby wygenerować pliki jak poprzednio do wprowadzenia do programu do wizualizacji. Mierz odległości w modelach sprężynowych i zapisuj je. Porównaj zmierzone dane z żądanymi wymiarami sprężyny i zweryfikuj dokładność modelu sprężyny, aby użyć modeli sprężyn utworzonych przez nano springing carver jako danych wejściowych do konwencjonalnego kodu dynamiki molekularnej typu open source.
Najpierw pobierz najnowszą wersję programu do dynamiki molekularnej typu open source. Lampy, określają wymiary pożądanego modelu nano sprężyny w celu przygotowania odpowiedniego wstępnego modelu szkła krzemionkowego luzem. Następnie utwórz żądany model nano sprężyny za pomocą graficznego interfejsu użytkownika MATLAB z nano sprężynowaniem.
Tak jak poprzednio, wykonaj symulacje rozciągania na żądanym sprężynowaniu nano, rozciągając model. Osiowo wytwórz reprezentatywny film przedstawiający rozciąganie modelu sprężynowania nanos w celu wizualizacji i analizy. Metody obliczeniowe przedstawione w tej procedurze pozwalają na tworzenie krzemionki, nanosprężyn i nanowstęg odpowiednich do symulacji atomistycznych.
Pokazano tutaj atomistyczny model nano wstęgi krzemowej o promieniu nanowstęgi 1,07 nanometra, promieniu helisy 5,37 nanometra i skoku 7,16 nanometra. Migawki ilustrują wyraźne widoki nanostruktury. Rysunek ten przedstawia różne widoki atomistycznego modelu krzemowej nanosprężyny o promieniu drutu 1,07 nanometra, promieniu helisy 4,29 nanometra i skoku 4,29 nanometra.
Po obejrzeniu tego filmu ludzie powinni spodziewać się, że będą w stanie stworzyć spiralne nanosprężyny przy użyciu tego kodu open source, który opracowaliśmy dla przyszłych symulacji dynamiki molekularnej. Podsumowując, metody, które zostały przedstawione w tym filmie, ułatwią każdemu badanie nanolizy za pomocą symulacji, a tym samym możliwe będą badania funkcji, które obejmują projektowanie urządzeń nano.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejszy artykuł przedstawia procedury tworzenia modeli atomistycznych helikalnych nanostruktur, w szczególności nanosprężynek i nanowstążek, przy użyciu otwartoźródłowego oprogramowania do dynamiki molekularnej. Opisane metody zwiększają możliwości badawcze poprzez wizualizację i symulację.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Nanotechnologia
- Dynamika molekularna
- Inżynieria materiałowa
Wprowadzenie
- Precyzyjne modelowanie struktur nanospiralnych ma kluczowe znaczenie dla zastosowań w nanotechnologii.
- Obecne ograniczenia oprogramowania utrudniają tworzenie atomistycznych modeli helikoidalnych.
- Narzędzia do wizualizacji mogą usprawnić badania w tej dziedzinie.
- Kody otwartoźródłowe stanowią dostępne opcje dla badaczy.
Cel badania
- Opracowanie procedur generowania atomistycznych modeli nanohelis.
- Ułatwienie wykorzystania tych modeli w symulacjach dynamiki molekularnej.
- Poprawa wyników badań dzięki zastosowaniu ulepszonych technik wizualizacji.
Zastosowane metody
- Przygotowanie plików wejściowych dla atomistycznej krzemionki objętościowej.
- Wykorzystanie programu nano springing carver.
- Użycie programu MATLAB w systemie Linux do generowania modelu.
- Weryfikacja wyników przy użyciu wizualizatora open source.
Główne wyniki
- Skuteczne wygenerowanie skalowalnych modeli nanowej helisy.
- Weryfikacja modeli poprzez analizę wizualną.
- Zastosowanie modeli w symulacjach rozciągania MD.
- Zaprezentowanie skutecznych technik modelowania w celu innowacji materiałowej.
Wnioski
- Opisane procedury umożliwiają tworzenie atomistycznych struktur nanohelikalnych.
- Modele te mogą znacząco przyczynić się do badań nad materiałami.
- Narzędzia wizualizacyjne usprawniają zrozumienie i zastosowanie tych modeli.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
Precyzyjne modelowanie atomistyczne nanohelis jest kluczowe dla badań predykcyjnych w dziedzinie nanomateriałów, umożliwiając rzetelną symulację właściwości mechanicznych i funkcjonalnych istotnych dla badań w sektorze biofarmaceutycznym.&D. Przedstawione otwartoźródłowe narzędzia obliczeniowe wypełniają kluczową lukę w zakresie skalowalnego i konfigurowalnego generowania nanostruktur 3D dla przepływów pracy w dynamice molekularnej. Możliwość ta wspiera wczesne etapy innowacji materiałowych oraz ograniczanie ryzyka związanych z koncepcjami urządzeń wykorzystujących nanotechnologię, zarówno w badaniach podstawowych, jak i translacyjnych.
Strategiczne zastosowania w badaniach biofarmaceutycznych&D
Wczesne odkrywanie i walidacja celu
- Umożliwia weryfikację hipotez dotyczących zależności między strukturą a funkcją nanoheliksów in silico.
- Wspiera ograniczanie ryzyka mechanistycznego poprzez zapewnienie precyzyjnej kontroli nad parametrami geometrycznymi w modelach atomistycznych.
- Zwiększa pewność prognostyczną w projektowaniu i ocenie nanomateriałów do zastosowań w detekcji lub dostarczaniu substancji.
Przesiewy i opracowywanie testów
- Przygotowuje zwalidowane, powtarzalne modele atomistyczne do późniejszego przesiewania opartego na symulacjach.
- Standaryzuje geometrie wejściowe, aby zapewnić porównywalność ilościową w różnych warunkach symulacji.
- Umożliwia skalowalne generowanie różnorodnych struktur nanohelikalnych do wysokoprzepustowych testów obliczeniowych.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Dostosowuje modele obliczeniowe do projektu eksperymentalnego w badaniach translacyjnych nad wydajnością nanomateriałów.
- Wspiera ciągłość od przewidywań in silico po walidację przedkliniczną urządzeń opartych na nanotechnologii.
- Zapewnia platformę do dostosowanego do ryzyka wdrażania nowych nanostruktur w procesie badawczo-rozwojowym (R&D).
Integracja potoku i przepływu pracy
Ta możliwość modelowania integruje interfejs wczesnego etapu odkrywania z symulacjami przedklinicznymi, łącząc generowanie hipotez z analityką predykcyjną dla zastosowań opartych na nanomateriałach.
- Biologia odkrywcza: Ułatwia testowanie hipotez i badanie mechanizmów architektur nanohelikalnych.
- Przesiewanie: Dostarcza powtarzalne, sparametryzowane modele do przesiewania i optymalizacji opartej na symulacjach.
- Analityka: Dostarcza ilościowe wyniki do analizy porównawczej właściwości strukturalnych i mechanicznych.
- Badania translacyjne: Umożliwia dopasowanie przewidywań obliczeniowych do eksperymentalnych i przedklinicznych przepływów pracy.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwach: Oferuje adaptowalne narzędzia open-source do szerokiego zastosowania w inicjatywach B&R w zakresie nanomateriałów.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorstwowy
- Wartość naukowa: Zwiększa pewność prognostyczną i zmniejsza niejednoznaczność w projektowaniu nanomateriałów.
- Wartość operacyjna: Standaryzuje i skaluje generowanie modeli atomistycznych dla przepływów pracy symulacyjnych.
- Wartość strategiczna: Poprawia proces podejmowania decyzji o kontynuacji lub przerwaniu prac (go/no-go) oraz alokację kapitału w portfelach nanomateriałowych.
- Wpływ na portfolio: Umożliwia priorytetyzację kandydatów na urządzenia nanotechnologiczne z uwzględnieniem ryzyka.
Wskazówki dotyczące wdrożenia
- Wymaga wiedzy specjalistycznej w zakresie dynamiki molekularnej i modelowania obliczeniowego.
- Zależne od dostępu do infrastruktury symulacyjnej i wizualizacyjnej o otwartym kodzie źródłowym.
- Korzyści wynikają ze stosowania ustandaryzowanych protokołów w celu zapewnienia powtarzalności między zespołami.
- Możliwość adaptacji do różnych systemów nanomateriałów poza krzemionką, dzięki elastyczności kodu.
- Ograniczenia praktyczne obejmują zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe w przypadku symulacji na dużą skalę.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące biofarmacji
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
