Obliczanie stężeń atmosferycznych klastrów molekularnych na podstawie termochemii ab initio
8 kwietnia 2020
Stężenia atmosferyczne słabo związanych klastrów molekularnych można obliczyć na podstawie właściwości termochemicznych struktur o niskiej energii, znalezionych za pomocą wieloetapowej metodologii próbkowania konfiguracyjnego wykorzystującej algorytm genetyczny oraz półempiryczną i ab initio chemię kwantową.
Nasz protokół zapewnia elastyczne i wykonalne obliczeniowo podejście do badania słabo związanych klastrów molekularnych i może być łatwo zastosowany w celu uzyskania wglądu w ich strukturę, powstawanie i obfitość. Główną zaletą tej techniki jest jej skuteczność i elastyczność w traktowaniu klastrów molekularnych na różnych poziomach teorii, od szybkich pól siłowych i metod półempirycznych po rygorystyczne metody mechaniki kwantowej. Chemia atmosfery i aerozoli może odnieść największe korzyści z tego podejścia, co doprowadzi do opracowania lepszych modeli zmian klimatu.
Jednak każda dziedzina obejmująca klastry molekularne może wykorzystać to podejście. Dla osób, które nigdy nie stosowały tej techniki, najtrudniejszymi krokami są wstępna instalacja programu i skryptu oraz ich dostosowanie do lokalnego środowiska komputerowego. Studenci, którzy są nowicjuszami w chemii obliczeniowej, mogą pokonać strome krzywe uczenia się podczas korzystania z klastrów obliczeniowych o wysokiej wydajności dzięki wizualizacji wyraźnych instrukcji krok po kroku.
Aby uzyskać minimalną strukturę energetyczną wyizolowanych cząsteczek glicyny do wykorzystania w próbkowaniu konfiguracyjnym algorytmu genetycznego, otwórz nową sesję w Avogadro i kliknij Buduj, Wstaw, Peptyd, Glicyna i Wstaw peptyd, aby wygenerować monomer glicyny w oknie wizualizacji. Kliknij opcję Rozszerzenia i gaussowskie i edytuj pierwszy wiersz w polu tekstowym zgodnie ze wskazaniami. Kliknij przycisk Generuj i zapisz plik polecenia jako glycine.com.
Aby uzyskać minimalną strukturę energetyczną odizolowanej wody, otwórz nową sesję w Avogadro i wybierz Buduj, Wstaw i Fragmentuj. Wprowadź wodę w polu tekstowym filtra, wybierz plik wodny i kliknij przycisk Wstaw. Kliknij opcję Rozszerzenia i gaussowskie i edytuj pierwszy wiersz w polu tekstowym zgodnie ze wskazaniami.
Kliknij przycisk Generuj i zapisz plik polecenia jako water.com. Następnie przenieś oba pliki com do klastra obliczeniowego i uruchom obliczenia Gaussian 09 za pomocą odpowiedniego skryptu przesyłania. Po zakończeniu obliczeń w klastrze obliczeniowym wywołaj open babel, aby wygenerować pliki xyz struktur o minimalnej energii, wprowadzając polecenie zgodnie ze wskazaniami.
W przypadku próbkowania konfiguracyjnego opartego na algorytmie genetycznym dodaj wszystkie skrypty i szablony do folderu, a następnie skopiuj folder do klastra zdalnego. Upewnij się, że wszystkie skrypty są wykonywalne i użyj poleceń zgodnie ze wskazaniami, aby dodać lokalizację katalogu skryptów do zmiennej środowiskowej ścieżki. Aby uzyskać zestaw niskoenergetycznych struktur dla glicyny i wody na niedrogim, półempirycznym poziomie teorii, utwórz katalog o nazwie gly-h2o-n, dla którego n jest liczbą cząsteczek wody i utwórz podkatalog o nazwie GA w katalogu gly-h2o-n, aby uruchomić obliczenia algorytmu genetycznego.
Skopiuj pliki wejściowe ogolem, monomery, współrzędne kartezjańskie i skrypt przesyłania wsadowego PBS do katalogu GA i uruchom obliczenie GA przy użyciu odpowiednio zmodyfikowanego przebiegu. PBS submit script. Po zakończeniu obliczeń zmień katalog na gly-h2o-n GA pm7 i uruchom polecenie getRotConsts zgodnie ze wskazaniami, gdzie 13 to liczba atomów w klastrze, a zero i dziewięć oznaczają, że istnieje 10 struktur o indeksach od zera do dziewięciu.
Spowoduje to obliczenie stałych rotacyjnych klastrów zoptymalizowanych przez GA i wygenerowanie pliku o nazwie rotConstsData_C, który zawiera posortowaną listę wszystkich konfiguracji klastrów zoptymalizowanych pod kątem GA, ich energii i ich stałych obrotowych. Uruchom analizę podobieństwa. py skrypt z plikiem rotConstsData_C jako danymi wejściowymi do znajdowania i zapisywania unikalnych klastrów zoptymalizowanych pod kątem ogólnie dostępnych.
Pm7 zostanie wykorzystany jako etykieta nazwy pliku do wygenerowania pliku o nazwie uniqueStructures-pm7.data. Zawiera ona posortowaną listę unikatowych konfiguracji zoptymalizowanych pod kątem ogólnie dostępnej. W katalogu gly-h2o-n GA użyj katalogu combine-GA.
Skrypt csh do łączenia wyników dla wielu porównywalnych przebiegów GA i generowania nowej unikalnej listy struktur o nazwie uniqueStructures-pm7. danych w katalogu gly-h2o-n GA. Katalog roboczy powinien mieć dokładnie taką organizację i strukturę, jak pokazano na ilustracji.
Aby udoskonalić struktury klastrów wody glicynowej z algorytmu genetycznego opartego na metodzie półempirycznej do algorytmu wykorzystującego dokładniejszą metodę mechaniki kwantowej, utwórz podkatalog o nazwie QM w katalogu gly-h2o-n. W katalogu QM utwórz kolejny podkatalog o nazwie pw91-sb i skopiuj listę uniqueStructures z katalogu gly-h2o-n GA do katalogu QM pw91-sb. Zmień katalog na gly-h2o-n QM pw91-sb i uruchom skrypt teorii funkcjonału gęstości małych zbiorów bazowych run-pw91-sb.
csh, dla którego sb jest etykietą dla tego zestawu obliczeń, Q jest preferowaną kolejką w klastrze obliczeniowym, a 10 oznacza, że 10 obliczeń zostanie zgrupowanych w jedno zadanie wsadowe. Po zakończeniu przesłanych obliczeń użyj pliku getRotConsts-dft-sb. Skrypt CSH do wyodrębniania energii i obliczania stałych obrotowych klastrów zoptymalizowanych pod kątem małych podstaw.
Tutaj pw91 jest użytym funkcjonałem gęstości, a n jest liczbą atomów w klastrze. Skorzystaj z similaryAnalysis. py jak poprzednio, aby zidentyfikować unikalne struktury, ale użyj sb jako etykiety.
Lista unikalnych konfiguracji zoptymalizowanych na poziomie teorii pw91 631 plus gwiazdka G zostanie zapisana w pliku danych uniqueStructures-sb. W katalogu gly-h2o-n QM użyj połączonego combine-QM.
Skrypt csh do łączenia wyników z wielu porównywalnych przebiegów zarządzania jakością. Kombajn-QM. Polecenie csh pw91-sb wygeneruje nową unikalną listę struktur o nazwie uniqueStructures-sb.
dane w katalogu QM gly-h2o-n. Aby jeszcze bardziej udoskonalić struktury klastrów glicyny i wody przy użyciu lepszego opisu mechaniki kwantowej, utwórz podkatalog o nazwie pw91-lb w katalogu QM. Skopiuj listę unikalnych struktur z katalogu QM pw91-sb do katalogu QM pw91-lb i zmień katalog na QM pw91-lb.
Uruchom skrypt teorii funkcjonału gęstości o dużej podstawie run-pw91-lb. csh, dla którego lb jest etykietą dla tego zestawu obliczeń, Q jest preferowaną kolejką w klastrze obliczeniowym, a 10 oznacza, że 10 obliczeń ma być zgrupowanych w jedno zadanie wsadowe. Po zakończeniu przesłanych obliczeń użyj pliku getRotConsts-dft-lb.
csh do obliczania stałych obrotowych dużych klastrów zoptymalizowanych pod kątem podstawy. Tutaj pw91 jest użytym funkcjonałem gęstości, a n jest liczbą atomów w klastrze. Użyj analizy podobieństwa.
py skrypt tak jak poprzednio, teraz z lb jako etykietą, aby wygenerować listę unikalnych konfiguracji zoptymalizowanych na poziomie teorii gwiazd pw91 6311 plus plus G i zapisać w pliku danych uniqueStructures-lb. Aby uzyskać strukturę wibracyjną i energie klastrów glicyny i wody niezbędne do obliczenia pożądanych poprawek termochemicznych, skopiuj listę unikalnych struktur z katalogu QM pw91-lb do katalogu QM pw91-lb ultrafine i zmień katalog na QM/pw91-lb ultrafine.
Uruchom skrypt teorii funkcjonału gęstości ultrafine run-pw91-lb-ultrafine. csh, dla którego uf jest etykietą dla tego zestawu obliczeń, Q jest preferowaną kolejką w klastrze obliczeniowym, a 10 oznacza, że 10 obliczeń ma być zgrupowanych w jedno zadanie wsadowe. Ten skrypt automatycznie wygeneruje dane wejściowe dla Gaussian 09 i prześle wszystkie obliczenia.
Po zakończeniu przesłanych obliczeń użyj polecenia getRotConsts-dft-lb-ultrafine. csh, aby obliczyć stałe rotacji ultraprecyzyjnych zoptymalizowanych klastrów. Tutaj pw91 jest użytym funkcjonałem gęstości, a n jest liczbą atomów w klastrze.
Użyj skryptu similarityAnalysis. py, jak poprzednio, teraz z uf jako etykietą, aby wygenerować i zapisać listę unikalnych konfiguracji zoptymalizowanych pod kątem ultraprecyzyjnych kryteriów zbieżności na poziomie teorii gwiazd pw91 6311 plus plus G w pliku danych uniqueStructures-uf.
Następnie uruchom skrypt run-thermo-pw91. csh z plikiem danych uniqueStructures-uf. jako danymi wejściowymi do obliczenia poprawek termodynamicznych.
Skopiuj i wklej dane wyjściowe wiersza poleceń do dołączonego arkusza kalkulacyjnego o nazwie gly-h2o-n.xls. Ponieważ surowe energie tego obliczenia i następującego po nim n są równe dwa, trzy, cztery i pięć obliczeń są dodawane do pierwszego arkusza gly-h2o-n. XLS Spredsheet, arkusz rozkładu hydratów, który daje równowagowe stężenie hydratów w różnych temperaturach, wilgotności względnej oraz początkowych stężeniach wody i glicyny, zostanie zaktualizowany.
Można tu zaobserwować najniższe izomery energii elektronowej klastrów glicynowo-wodnych. Zauważ, jak sieć wiązań wodorowych staje się coraz bardziej złożona wraz ze wzrostem liczby cząsteczek wody, przechodząc od głównie płaskiej sieci do trójwymiarowej struktury przypominającej klatkę, w której n jest równe pięć. W tej tabeli przedstawiono przykład danych wyjściowych run-thermo-pw91.
Wyświetlany jest skrypt CSH. Dla każdej gromady, energia gwiazdy pw91 6311 plus plus G odpowiada energiom elektronicznym gwiazdy w fazie gazowej na poziomie teoretycznym gwiazdy pw91 6311 plus plus G, obliczonym na ultradrobnych siatkach całkowania w jednostkach drzew hartree, jak również energii drgań punktu zerowego w jednostkach kilokalorii na mol. W każdej temperaturze obliczone tworzenie entalpii delta H w delcie G formacji energii swobodnej Gibbsa są podane w jednostkach kilokalorii na mol, a obliczona formacja entalpii S jest podawana w jednostkach kalorii na mol.
W tej tabeli przedstawiono reprezentatywne obliczenia całkowitej zmiany energii swobodnej Gibbsa hydratacji i sekwencyjnego nawodnienia. Na podstawie tych danych można obliczyć stężenia uwodnionej glicyny w atmosferze. Należy zainstalować odpowiednie oprogramowanie i dodać dołączone skrypty, aby odzwierciedlić własne środowisko komputerowe.
Dodanie lokalizacji skryptów do swojej ścieżki ma kluczowe znaczenie. Technika ta została wykorzystana do określenia aktywności katalitycznej klastrów wody atmosferycznej w kierunku tworzenia wiązań peptydowych, aby przyczynić się do rozwoju chemii prebiotycznej.
Przegląd
Ten artykuł przedstawia podejście obliczeniowe do badania słabo związanych klastrów molekularnych, koncentrując się na ich strukturze, tworzeniu i obfitości. Metodologia wykorzystuje algorytm genetyczny w połączeniu z technikami chemii kwantowej, aby wyprowadzić konfiguracje o niskiej energii.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Chemia obliczeniowa
- Chemia atmosfery
- Mechanika kwantowa
Tło
- Słabo związane klastry molekularne odgrywają istotną rolę w procesach atmosferycznych.
- Zrozumienie ich właściwości może poprawić modele zmian klimatu.
- Można zastosować różne metody obliczeniowe do badania tych klastrów.
- Istnieją wyzwania dla nowicjuszy w chemii obliczeniowej dotyczące konfiguracji i wykonania.
Cel badania
- Dostarczenie elastycznego i efektywnego protokołu do badania klastrów molekularnych.
- Ułatwienie uzyskania wglądu w właściwości strukturalne i energetyczne tych klastrów.
- Poprawa modeli w chemii atmosferycznej i aerozolowej.
Zastosowane metody
- Algorytm genetyczny do próbkowania konfiguracyjnego struktur molekularnych.
- Użycie Avogadro do generowania struktur molekularnych.
- Obliczenia Gaussian do optymalizacji energii.
- Skrypty do analizy danych i rafinacja struktur.
Główne wyniki
- Sukces w generowaniu niskoenergetycznych struktur dla klastrów glicyny i wody.
- Identyfikacja unikalnych zoptymalizowanych konfiguracji poprzez analizy skryptów.
- Rafinacja struktur za pomocą zaawansowanych metod mechaniki kwantowej.
- Stworzenie kompleksowych zestawów danych do dalszych badań.
Wnioski
- Zaproponowana metodologia jest skuteczna w badaniu klastrów molekularnych.
- Może być dostosowana do różnych zastosowań w chemii obliczeniowej.
- Przyszłe badania mogą wykorzystać to podejście dla lepszego zrozumienia chemii atmosferycznej.
Często zadawane pytania
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
