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April 8th, 2020
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April 8th, 2020
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Nuestro protocolo proporciona un enfoque flexible y computacionalmente factible para estudiar clusters moleculares débilmente unidos y se puede aplicar fácilmente para obtener información sobre su estructura, formación y abundancia. La principal ventaja de esta técnica es su eficiencia y flexibilidad en el tratamiento de clústeres moleculares a diferentes niveles de teoría, desde campos de fuerza rápidos y métodos semieménicos hasta rigurosos métodos mecánicos cuánticos. La química atmosférica y aerosol puede beneficiarse al máximo de este enfoque que conduce a mejores modelos de cambio climático.
Sin embargo, cualquier campo que implique clústeres moleculares puede explotar este enfoque. Para las personas que nunca han realizado esta técnica, los pasos más desafiantes son la instalación inicial del programa y script y su adaptación al entorno informático local. Los estudiantes nuevos en química computacional pueden superar las curvas de aprendizaje empinadas en el uso de clústeres informáticos de alto rendimiento a través de la visualización de instrucciones explícitas paso a paso.
Para obtener una estructura energética mínima de moléculas de glicina aisladas para su uso en un muestreo de configuración de algoritmo genético, abra una nueva sesión en Avogadro y haga clic en Construir, Insertar, Péptido, Glicina e Insertar péptido para generar un monómero de glicina en la ventana de visualización. Haga clic en Extensiones y Gaussiano y edite la primera línea en el cuadro de texto como se indica. Haga clic en Generar y guarde el archivo de comandos como glycine.com.
Para obtener una estructura energética mínima de agua aislada, abra una nueva sesión en Avogadro y seleccione Construir, Insertar y Fragmento. Introduzca agua en el cuadro de texto del filtro, seleccione el archivo de agua y haga clic en Insertar. Haga clic en Extensiones y Gaussiano y edite la primera línea en el cuadro de texto como se indica.
Haga clic en Generar y guarde el archivo de comandos como water.com. A continuación, transfiera los dos archivos com al clúster informático y ejecute los cálculos Gaussian 09 utilizando el script de envío adecuado. Una vez que los cálculos hayan terminado en el clúster informático, llame a open babel para generar archivos xyz de las estructuras de energía mínimas que entran en el comando como se indica.
Para el muestreo de configuración basado en algoritmos genéticos, agregue todos los scripts y plantillas en una carpeta y copie la carpeta en el clúster remoto. Asegúrese de que todos los scripts son ejecutables y utilice los comandos indicados para agregar la ubicación del directorio de scripts a la variable de entorno de ruta de acceso. Para obtener un conjunto de estructuras de baja energía para la glicina y el agua en el nivel semiempírico de la teoría de bajo costo, cree un directorio llamado gly-h2o-n para el cual n es el número de moléculas de agua y cree un subdirectorio llamado GA bajo el directorio gly-h2o-n para ejecutar cálculos de algoritmos genéticos.
Copie los archivos de entrada de ogolem, las coordenadas cartesianas monómeros y el script de envío por lotes PBS en el directorio GA y ejecute el cálculo de GA utilizando la ejecución modificada correctamente. pbs enviar script. Una vez completado el cálculo, cambie el directorio a gly-h2o-n GA pm7 y ejecute el comando getRotConsts como se indica donde 13 es el número de átomos en el clúster y cero y nueve indican que hay 10 estructuras con índices de cero a nueve.
Esto calculará las constantes de rotación de los clústeres optimizados de GA y generará un archivo llamado rotConstsData_C que contiene una lista ordenada de todas las configuraciones de clúster optimizadas de GA, sus energías y sus constantes de rotación. Ejecute la similitudAnálisis. py script con rotConstsData_C archivo como entrada para buscar y guardar los clústeres optimizados de GA únicos.
Pm7 se utilizará como una etiqueta de nomenclatura de archivos para generar un archivo denominado uniqueStructures-pm7.data. Contiene una lista ordenada de las configuraciones optimizadas de GA únicas. En el directorio gly-h2o-n GA, utilice combine-GA.
csh script para combinar los resultados de varias ejecuciones de GA comparables y para generar una nueva lista de estructuras únicas denominada uniqueStructures-pm7. datos en el directorio gly-h2o-n GA. El directorio de trabajo debe tener la organización y la estructura exactas como se ilustra.
Para refinar las estructuras de los clústeres de agua de glicina desde el algoritmo genético basado en un método semiempírico a uno utilizando un método mecánico cuántico más preciso, cree un subdirectorio llamado QM bajo el directorio gly-h2o-n. En el directorio QM, cree otro subdirectorio denominado pw91-sb y copie la lista uniqueStructures del directorio gly-h2o-n GA al directorio QM pw91-sb. Cambie el directorio a gly-h2o-n QM pw91-sb y ejecute el script de teoría funcional de densidad de densidad de pequeña base run-pw91-sb.
csh para el que sb es una etiqueta para este conjunto de cálculos, Q es la cola preferida en el clúster de computación y 10 indica que 10 cálculos se agruparán en un trabajo por lotes. Una vez completados los cálculos enviados, utilice getRotConsts-dft-sb. csh script para extraer las energías y calcular las constantes de rotación de los clústeres optimizados de base pequeña.
Aquí, pw91 es la densidad funcional utilizada y n es el número de átomos en el cluster. Utilice similaryAnalysis. py script como antes para identificar las estructuras únicas, pero utilice sb como la etiqueta.
Una lista de configuraciones únicas optimizadas en el nivel de teoría de la estrella pw91 631 más G se guardará en uniqueStructures-sb. archivo de datos. En el directorio QM gly-h2o-n, utilice el combine-QM combinado.
csh script para combinar los resultados de varias ejecuciones QM comparables. El combinado-QM. el comando csh pw91-sb generará una nueva lista de estructuras únicas denominada uniqueStructures-sb.
datos en el directorio gly-h2o-n QM. Para refinar aún más las estructuras de los clusters de glicina y agua utilizando una mejor descripción mecánica cuántica, cree un subdirectorio llamado pw91-lb bajo el directorio QM. Copie la lista de estructuras únicas del directorio QM pw91-sb al directorio QM pw91-lb y cambie el directorio a QM pw91-lb.
Ejecute el script de teoría funcional de densidad de base grande run-pw91-lb. csh para el que lb es una etiqueta para este conjunto de cálculos, Q es la cola preferida en el clúster de computación y 10 indica que 10 cálculos deben agruparse en un trabajo por lotes. Una vez completados los cálculos enviados, utilice getRotConsts-dft-lb.
csh para calcular las constantes de rotación de los clústeres optimizados de base grande. Aquí, pw91 es la densidad funcional utilizada y n es el número de átomos en el cluster. Utilice la similitudAnálisis.
Py script como antes ahora con lb como la etiqueta para generar una lista de configuraciones únicas optimizadas en el pw91 6311 plus más nivel de teoría de estrellas G y guardar en el uniqueStructures-lb. archivo de datos. Para obtener la estructura vibratoria y las energías de los clusters de glicina y agua necesarios para calcular las correcciones termoquímicas deseadas, copie la lista de estructuras únicas del directorio QM pw91-lb al directorio ultrafino QM pw91-lb y cambie el directorio a QM/pw91-lb ultrafine.
Ejecute el script de teoría funcional de densidad ultrafina run-pw91-lb-ultrafine. csh para el que uf es una etiqueta para este conjunto de cálculos, Q es la cola preferida en el clúster de computación y 10 indica que 10 cálculos deben agruparse en un trabajo por lotes. Este script generará automáticamente las entradas para Gaussian 09 y enviará todos los cálculos.
Una vez completados los cálculos enviados, utilice getRotConsts-dft-lb-ultrafine. csh para calcular las constantes de rotación de los clústeres optimizados ultrafino. Aquí, pw91 es la densidad funcional utilizada y n es el número de átomos en el cluster.
Utilice la similitudAnálisis. Py script como antes ahora con uf como la etiqueta para generar y guardar una lista de configuraciones únicas optimizadas para criterios de convergencia ultrafinas en el pw91 6311 plus más el nivel de teoría de estrellas G en el uniqueStructures-uf. archivo de datos.
A continuación, ejecute run-thermo-pw91. csh script con uniqueStructures-uf. como entrada para calcular las correcciones termodinámicas.
Copie y pegue la salida de la línea de comandos en la hoja de cálculo adjunta denominada gly-h2o-n.xls. Como las energías brutas de este cálculo y la posterior n es igual a dos, tres, cuatro y cinco cálculos se agregan a la primera hoja de la gly-h2o-n. xls spredsheet, la hoja de distribución de hidratos que produce la concentración de equilibrio de hidratos a diferentes temperaturas, humedad relativa, y las concentraciones iniciales de agua y glicina se actualizarán.
Aquí se pueden observar los isómeros de energía electrónica más bajos de los racimos de glicina-agua. Observe cómo la red de enlaces de hidrógeno crece en complejidad a medida que aumenta el número de moléculas de agua, pasando de una red mayormente plana a una estructura tridimensional similar a una jaula en n es igual a cinco. En esta tabla, un ejemplo de la salida del run-thermo-pw91.
Se muestra el script csh. Para cada cúmulo, la energía de la estrella pw91 6311 plus plus G se corresponde con las energías electrónicas de la fase gaseosa en el pw91 6311 más el nivel de teoría de la estrella G calculado en redes de integración ultrafinas en unidades de hartrees, así como la energía vibratoria de punto cero en unidades de kilocalorie por lunar. A cada temperatura, la formación de entalpía calculada delta H en un delta G de formación de energía libre de Gibbs se da en unidades de kilocalorías por lunar y la formación de entalpía calculada S se da en unidades de calorías por lunar.
En esta tabla, se muestran cálculos representativos del cambio energético total libre de Gibbs de hidratación y de la hidratación secuencial. Utilizando estos datos, se pueden calcular las concentraciones atmosféricas de glicina hidratada. Uno debe instalar el software correcto y agregar los scripts incluidos para reflejar su propio entorno informático.
Agregar la ubicación de los scripts a la ruta de acceso es crucial. Esta técnica se utilizó para determinar la actividad catalítica de los cúmulos de agua atmosférica hacia la formación de enlaces de péptidos para contribuir al campo de la química prebiótica.
Las concentraciones atmosféricas de cúmulos moleculares débilmente unidos se pueden calcular a partir de las propiedades termoquímicas de las estructuras de baja energía que se encuentran a través de una metodología de muestreo configurational de varios pasos utilizando un algoritmo genético y una química cuántica semiempírica y ab initio.
Capítulos en este 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
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