Computação de Concentrações Atmosféricas de Aglomerados Moleculares a partir de ab initio Termoquímica

Nosso protocolo fornece uma abordagem flexível e computacionalmente viável para estudar aglomerados moleculares fracamente ligados e pode ser facilmente aplicado para obter insights sobre sua estrutura, formação e abundância. A principal vantagem desta técnica é sua eficiência e flexibilidade no tratamento de aglomerados moleculares em diferentes níveis de teoria, desde campos de força rápidos e métodos semi-empíricos até métodos mecânicos quânticos rigorosos. A química atmosférica e aerossol pode se beneficiar mais dessa abordagem levando a melhores modelos de mudança climática.

No entanto, qualquer campo que envolva aglomerados moleculares pode explorar essa abordagem. Para indivíduos que nunca realizaram essa técnica, as etapas mais desafiadoras são a instalação inicial do programa e script e sua adaptação ao ambiente de computação local. Os alunos novos em química computacional podem superar as curvas de aprendizagem íngremes no uso de clusters de computação de alto desempenho através da visualização de instruções passo a passo explícitas.

Para obter uma estrutura de energia mínima de moléculas isoladas de glicina para uso em uma amostragem configuracional de algoritmo genético, abra uma nova sessão no Avogadro e clique em Construir, Inserir, Peptídeo, Gliccina e Inserir Peptídeo para gerar um monômero de glicina na janela de visualização. Clique em Extensões e Gaussian e edite a primeira linha na caixa de texto conforme indicado. Clique em Gerar e salvar o arquivo de comando como glycine.com.

Para obter uma estrutura de energia mínima de água isolada, abra uma nova sessão no Abacate e selecione Construir, Inserir e Fragmentar. Digite água na caixa de texto do filtro, selecione o arquivo de água e clique em Inserir. Clique em Extensões e Gaussian e edite a primeira linha na caixa de texto conforme indicado.

Clique em Gerar e salvar o arquivo de comando como water.com. Em seguida, transfira os dois arquivos com para o cluster de computação e execute os cálculos gaussianos 09 usando o script de envio apropriado. Uma vez que os cálculos tenham terminado no cluster de computação, ligue para o open babel para gerar arquivos xyz das estruturas de energia mínimas que entram no comando conforme indicado.

Para amostragem configuracional baseada em algoritmo genético, adicione todos os scripts e modelos em uma pasta e copie a pasta para o cluster remoto. Certifique-se de que todos os scripts sejam executáveis e use os comandos conforme indicado para adicionar a localização do diretório de scripts à variável ambiental do caminho. Para obter um conjunto de estruturas de baixa energia para glicina e água no nível semi-empírico barato da teoria, crie um diretório chamado gly-h2o-n para o qual n é o número de moléculas de água e criar um subdiretório chamado GA sob a diretório gly-h2o-n para executar cálculos de algoritmos genéticos.

Copie os arquivos de entrada ogolem, as coordenadas cartesianas monômeros e o script de envio de lote PBS no diretório GA e execute o cálculo de GA usando a execução adequadamente modificada. pbs enviar script. Uma vez que o cálculo esteja concluído, altere o diretório para gly-h2o-n GA pm7 e execute o comando getRotConsts como indicado onde 13 é o número de átomos no cluster e zero e nove indicam que há 10 estruturas com índices de zero a nove.

Isso irá calcular as constantes rotacionais dos clusters otimizados de GA e gerar um arquivo chamado rotConstsData_C que contém uma lista classificada de todas as configurações de cluster otimizadas de GA, suas energias e suas constantes rotacionais. Executar a semelhançaAnalise. py script com rotConstsData_C arquivo como uma entrada para encontrar e salvar os clusters otimizados ga exclusivos.

O PM7 será usado como uma etiqueta de nomeação de arquivos para gerar um arquivo chamado uniqueStructures-pm7.data. Isso contém uma lista classificada das configurações otimizadas para GA exclusivas. No diretório gly-h2o-n GA, use o combine-GA.

csh script para combinar os resultados para múltiplas corridas de GA comparáveis e para gerar uma nova lista de estruturas únicas chamada uniqueStructures-pm7. dados no diretório gly-h2o-n GA. O diretório de trabalho deve ter a organização e estrutura exatas como ilustrado.

Para refinar as estruturas dos aglomerados de água glicina do algoritmo genético baseado em um método semi-empírico para um usando um método mecânico quântico mais preciso, crie um subdiretório chamado QM sob o diretório gly-h2o-n. Sob o diretório QM, crie outro subdiretório chamado pw91-sb e copie a lista uniqueStructures do diretório gly-h2o-n GA para o diretório QM pw91-sb. Altere o diretório para gly-h2o-n QM pw91-sb e execute o script de teoria funcional de densidade de pequena base run-pw91-sb.

csh para o qual sb é um rótulo para este conjunto de cálculos, Q é a fila preferida no cluster de computação, e 10 indica que 10 cálculos serão agrupados em um trabalho de lote. Uma vez que os cálculos enviados estejam concluídos, use o getRotConsts-dft-sb. csh script para extrair as energias e calcular as constantes rotacionais dos clusters otimizados de pequena base.

Aqui, pw91 é a densidade funcional utilizada e n é o número de átomos no cluster. Use a análise similar. py script como antes para identificar as estruturas únicas, mas usar sb como o rótulo.

Uma lista de configurações exclusivas otimizadas no nível de teoria da estrela pw91 631 mais G será salva no uniqueStructures-sb. arquivo de dados. No diretório QM gly-h2o-n, use o combinado combine-QM.

csh script para combinar os resultados de várias corridas de QM comparáveis. A combinação-QM. o comando csh pw91-sb gerará uma nova lista de estruturas únicas chamada uniqueStructures-sb.

dados no diretório QM gly-h2o-n. Para refinar ainda mais as estruturas dos aglomerados de glicina e água usando uma melhor descrição mecânica quântica, crie um subdiretório chamado pw91-lb sob o diretório QM. Copie a lista de estruturas exclusivas do diretório QM pw91-sb para o diretório QM pw91-lb e mude o diretório para QM pw91-lb.

Execute o script de teoria funcional de grande densidade de densidade run-pw91-lb. csh para o qual lb é um rótulo para este conjunto de cálculos, Q é a fila preferida no cluster de computação, e 10 indica que 10 cálculos devem ser agrupados em um trabalho de lote. Uma vez que os cálculos enviados estejam concluídos, use o getRotConsts-dft-lb.

comando csh para calcular as constantes rotacionais dos clusters otimizados de grande base. Aqui, pw91 é a densidade funcional utilizada e n é o número de átomos no cluster. Use a semelhançaAnalise.

py script como antes com lb como o rótulo para gerar uma lista de configurações únicas otimizadas no pw91 6311 plus plus G star star theory level e salvar no uniqueStructures-lb. arquivo de dados. Para obter a estrutura vibracional e as energias dos aglomerados de glicina e água necessários para calcular as correções termoquímicas desejadas, copie a lista de estruturas únicas do diretório QM pw91-lb para o diretório ultrafine QM pw91-lb e mude o diretório para QM/pw91-lb ultrafine.

Execute o script de teoria funcional de densidade ultrafina run-pw91-lb-ultrafine. csh para o qual a UF é um rótulo para este conjunto de cálculos, Q é a fila preferida no cluster de computação, e 10 indica que 10 cálculos devem ser agrupados em um trabalho de lote. Este script irá gerar automaticamente as entradas para Gaussian 09 e enviar todos os cálculos.

Uma vez que os cálculos enviados estejam concluídos, use o getRotConsts-dft-lb-ultrafine. comando csh para calcular as constantes rotacionais dos clusters otimizados ultrafinos. Aqui, pw91 é a densidade funcional utilizada e n é o número de átomos no cluster.

Use a semelhançaAnalise. py script como antes com uf como o rótulo para gerar e salvar uma lista de configurações únicas otimizadas para critérios de convergência ultrafino no pw91 6311 plus plus G star theory nível no uniqueStructures-uf. arquivo de dados.

Em seguida, execute o run-thermo-pw91. csh script com uniqueStructures-uf. arquivo de dados como a entrada para calcular as correções termodinâmicas.

Copie e cole a saída da linha de comando na planilha anexada chamada gly-h2o-n.xls. Como as energias brutas deste cálculo e o n subsequente é igual a dois, três, quatro e cinco cálculos são adicionados à primeira folha do gly-h2o-n. xls spredsheet, a folha de distribuição de hidratação que produz a concentração de equilíbrio de hidratos em diferentes temperaturas, umidade relativa e concentrações iniciais de água e glicina serão atualizadas.

Aqui, podem ser observados isômeros eletrônicos mais baixos de aglomerados de água glicina. Observe como a rede de ligação de hidrogênio cresce em complexidade à medida que o número de moléculas de água aumenta movendo-se de uma rede principalmente planar para uma estrutura tridimensional semelhante a uma gaiola em n é igual a cinco. Nesta tabela, um exemplo da saída do run-thermo-pw91.

o script csh é mostrado. Para cada cluster, a energia da pw91 6311 mais estrela G corresponde às energias eletrônicas da fase gasosa no pw91 6311 mais o nível de estrela G da teoria calculada em grades de integração ultrafinas em unidades de hartrees, bem como a energia vibracional de ponto zero em unidades de kilocalorie por toupeira. A cada temperatura, a formação de entalpia calculada delta H em um delta G de formação de energia sem Gibbs são dadas em unidades de quilocalorias por toupeira e a formação de entalpia calculada S é dada em unidades de calorias por toupeira.

Nesta tabela, são mostrados cálculos representativos da mudança de energia total sem Gibbs da hidratação e da hidratação sequencial. Utilizando esses dados, as concentrações atmosféricas da glicina hidratada podem ser calculadas. Deve-se instalar o software correto e adicionar os scripts incluídos para refletir o próprio ambiente de computação.

Adicionar a localização dos scripts ao seu caminho é crucial. Esta técnica foi utilizada para determinar a atividade catalítica dos aglomerados de água atmosférica em direção à formação de vínculos de peptídeos para contribuir para o campo da química prebiótica.