Молекулярное моделирование

Под молекулярным моделированием ( американский английский : молекулярное моделирование , британский английский : молекулярное моделирование ) подразумеваются методы компьютерного моделирования химических молекул вместе. Дизайн новых молекул и их моделирование - это раздел молекулярного моделирования ( компьютерный молекулярный дизайн , CAMD).

описание

Помимо пространственного представления от самых простых до самых сложных молекул, эти методы также позволяют рассчитывать их физико-химические свойства. В частности, в медицинской химии он используется для оптимизации структур новых активных ингредиентов (моделирование гомологии). В этой области молекулярное моделирование все чаще дополняется комбинаторной химией ( Virtual Screening , QSAR , CoMFA , CoMSIA ).

Механистический ( полуэмпирический ) и статистический подходы ( молекулярная динамика , моделирование методом Монте-Карло ) больше подходят для очень больших молекул или взаимодействий между большим количеством молекул; квантово-химические методы расчета, с другой стороны, гораздо более точны, но только для все меньших и меньших молекул из-за более высоких вычислительных затрат первый выбор среднего размера. Молекулярное моделирование выигрывает от постоянно растущей вычислительной мощности современных компьютеров.

Программ

• Химические методы с открытым исходным кодом и интерфейс GAMESS
• Jmol
• PyMOL
• РасМол
• BALL с открытым исходным кодом и встроенной программой просмотра молекул BALLView
• Визуальная молекулярная динамика

Молекулярная динамика

• ГРОМОС предшественник ГРОМАКС
• GROMACS
• NAMD

Ab initio методы

• ИГРЫ
• ГАУССКИЙ

Возможная гиперповерхность

Потенциальная энергия поверхности (ПЭС) является представлением , в котором потенциальная энергия и структура молекулы пролета мульти-мерном пространстве. Энергия молекулы показана как функция ее ядерных координат.

Системы координат

Выбор подходящей системы координат важен при молекулярном моделировании. Различают глобальную и локальную системы координат. Глобальные системы координат включают, например, Б. ортонормированные декартовы координаты и координаты кристалла . В отличие от декартовых координат, углы в координатах кристалла не равны 90 °. Локальные системы координат всегда связаны с определенными атомами или отношениями атомов друг к другу (например, свойствами симметрии). назвать Z-матрицу или нормальные координаты молекулярных колебаний.

оптимизация

По словам Роланда В. Кунца, оптимизация - это нахождение выгодного состояния системы, то есть поиск локального минимума вблизи заданной начальной точки. Обычно термин оптимизация используется для поиска критических точек, близких к исходной структуре. Минимумы, максимумы и седловые точки потенциальной гиперповерхности называются критическими точками.

Большинство методов оптимизации определяют ближайшую критическую точку, но многомерная функция может содержать очень много разных критических точек одного типа.

Оптимизация общих функций: поиск минимумов

Минимум с наименьшим значением называется глобальным минимумом, а все остальные - локальными.

Крутой спуск / методы градиента

Метод наискорейшего спуска , также известный как метод градиента , использует дифференциальные свойства целевой функции. Направление поиска определяется заданным отрицательным градиентом (дифференциальное свойство гиперповерхности). Оптимизация здесь происходит в направлении отрицательного градиента, который указывает направление наискорейшего спуска от начального значения до тех пор, пока дальнейшее улучшение не будет достигнуто.

Поскольку потенциальная энергия формирует ППЭ как функцию координат ядра, производные функций координат ядра особенно важны для критических точек. В градиентном методе различают числовые и аналитические градиенты. На практике вам следует работать только с методами, для которых доступен аналитический градиент.

При запуске метода градиента информация из предыдущих шагов поиска не используется.

Методы

Основная проблема молекулярного моделирования заключается не в отсутствии подходящего метода расчета молекулярных свойств, а в слишком большом количестве методов. Поэтому к выбору метода для решения конкретной проблемы следует подходить внимательно.

Методы теории функционала плотности

Цель теории функционала плотности - найти подходящий (энергетический) функционал плотности. Возможные функционалы ограничены тремя измерениями, независимо от размера молекулы.

Эффективность различных методов теории функционала плотности (DFT) аналогична результатам Хартри-Фока (HF) (см. Ниже).

B3LYP / 6-31G *

Один из наиболее часто используемых методов оптимизации геометрии - B3LYP / 6-31G * . В B3LYP (сокращение от: Becke, three parameters, Lee-Yang-Parr) - это приближение для функционала обменно-корреляционной энергии в теории функционала плотности (DFT), поэтому B3LYP доступен для выбранного метода. Далее обозначение 6-31G относится к базовому набору используемого по Попл . Общее обозначение базовых комплектов - X-YZG. X обозначает количество примитивных гауссианов ( примитивных гауссовских функций ), которые составляют каждую базисную функцию атомной орбиты. Y и Z указывают, что каждая валентная орбиталя состоит из двух базисных функций. Первая базисная функция состоит из линейной комбинации Y примитивных гауссовских функций. Соответственно, вторая базисная функция состоит из линейной комбинации Z примитивных гауссовских функций. Использование линейных комбинаций необходимо, поскольку примитивные гауссианы показывают иное поведение, чем атомные орбитали в окрестности ядра. Эта ошибка минимизируется линейной комбинацией. В этом случае наличие двух чисел после дефиса означает, что этот базовый набор является базовым набором с разделенной валентностью.

6-31G таким образом , базис описывает внутренние орбитали как линейная комбинация шесть примитивных гауссовых функций, которые по контракту в одну. Валентные орбитали соответственно описываются двумя сжатыми гауссовскими функциями. Одна из сжатых функций Гаусса представляет собой линейную комбинацию трех примитивных функций Гаусса, а другая - линейную комбинацию с примитивной функцией Гаусса.

Звездочка в 6-31G * указывает на поправку на пространственную зависимость распределения заряда в молекуле. Это делается с помощью так называемых поляризационных функций.

Методы, основанные на моделях Хартри-Фока

В отличие от теории функционала плотности, в приближении Хартри-Фока многочастичная волновая функция выражается определителем Слейтера одночастичных состояний (состояний продукта), что означает, что принцип Паули автоматически учитывается. Цель состоит в том, чтобы найти подходящий (энергетический) функционал волновой функции, эти волновые функции в основном многомерны, что приводит к более высоким вычислительным затратам по сравнению с DFT. Недостатком подхода произведения Хартри-Фока, который следует учитывать, является предположение, что полная плотность вероятности является простым произведением индивидуальных плотностей вероятностей:

${\ displaystyle \ left | \ Psi ^ {\ text {продукт Hartree}} ({\ vec {r_ {1}}} {\ vec {r_ {2}}}) \ right | ^ {2} = \ left | \ Psi ({\ vec {r_ {1}}}) \ right | ^ {2} \ cdot \ left | \ Psi ({\ vec {r_ {2}}}) \ right | ^ {2}}$

Это физически сомнительное предположение, поскольку электроны считаются некоррелированными (то есть независимо друг от друга). При более внимательном рассмотрении нельзя пренебрегать взаимодействиями между электронами. Электроны также считаются некоррелированными в форме определителя Слейтера .

Для оптимизации геометрии на уровне Хартри-Фока, Часто используются следующие базовые наборы: STO-3G , 3-21G , 6-31G * или 6-31G ** , cc-pVDZ и cc-pVQZ .

Базовые ставки

Выбор используемого базового набора и выбор метода (HF, DFT ...) играют важную роль в молекулярном моделировании. Базисная теорема описывает серию базисных функций, которые аппроксимируют полную волновую функцию электрона линейной комбинацией базисных функций. Сегодня в качестве основных используемых функций используются почти исключительно примитивные функции Гаусса, что в основном связано с меньшими вычислительными затратами при использовании функций Гаусса по сравнению с другими базовыми функциями. Если должны использоваться другие базовые функции, необходимо следить за тем, чтобы их поведение соответствовало физике проблемы; выбранная базовая функция также должна быть рассчитана быстро.

Базисный набор называется минимальным, если он содержит так много базисных функций, что все электроны молекулы могут быть описаны, и встречаются только целые наборы базисных функций.

Используемые базовые наборы и количество основных функций для ${\ displaystyle {\ ce {H2O}}}$

Базовая ставка	Количество основных функций
3-21G	13-е
6–31 г *	19-е
cc-pVDZ	24
cc-pVQZ	115

Показанные здесь базовые наборы небольшие, типичное вычисление ДПФ включает около 100 000 основных функций.

Дополнительные термины в молекулярном моделировании

• Адиабатическое реакция представляет собой молекулярный резекция , что происходит на одной и той же Борна-Оппенгеймера гиперповерхности (BO гиперповерхности) , так что один или более траектории лежат на одной и той же BO гиперповерхности. В отличии от этого , а диабатическая реакции приводит к изменению BO гиперповерхностей (например , из основного состояния молекулы в возбужденное состояние).
  • В общем, диабатические реакции не сложнее вычислить, чем адиабатические, но системы с открытыми оболочками с неспаренными электронами могут привести к увеличению вычислительных затрат.

литература

• Роланд В. Кунц: Молекулярное моделирование для пользователей. Применение методов силового поля и МО в органической химии . 2-е исправленное и дополненное издание. Teubner, Stuttgart 1997, ISBN 3-519-13511-6 ( учебники Teubner: химия ).

Индивидуальные доказательства

1. ↑ ^{a b c d} Кунц, Роланд В.: Молекулярное моделирование для пользователей: применение методов силового поля и МО в органической химии . 1-е издание. Teubner, Штутгарт 1991, ISBN 3-519-03511-1 , стр. 24-35 . 
2. ↑ Кунц, Роланд В.: Молекулярное моделирование для пользователей: применение методов силового поля и МО в органической химии . 1-е издание. Teubner, Штутгарт 1991, ISBN 3-519-03511-1 , стр. 35 . 
3. ↑ Кунц, Роланд В.: Молекулярное моделирование для пользователей: применение методов силового поля и МО в органической химии . 1-е издание. Teubner, Штутгарт 1991, ISBN 3-519-03511-1 , стр. 50 . 
4. ^ ^{A b c} Дженсен, Франк: Введение в вычислительную химию . 2-е издание. John Wiley & Sons, Чичестер, Англия 2007, ISBN 978-0-470-01186-7 , стр. 383-420 . 
5. ↑ Кунц, Роланд В.: Молекулярное моделирование для пользователей: применение методов силового поля и МО в органической химии . 1-е издание. Teubner, Штутгарт 1991, ISBN 3-519-03511-1 , стр. 56 . 
6. ^ Дженсен, Франк: Введение в вычислительную химию . 2-е издание. John Wiley & Sons, Чичестер, Англия 2007, ISBN 978-0-470-01186-7 , стр. 369 . 
7. ^ Арон Дж. Коэн, Паула Мори-Санчес, Вэйтао Ян: проблемы для функциональной теории плотности . В: Химические обзоры . лента 112 , нет. 1 , 22 декабря 2011 г., ISSN  0009-2665 , стр. 289-320 , DOI : 10.1021 / cr200107z . 
8. ↑ ^{a b} Базовые наборы | Gaussian.com. Проверено 4 июля 2018 года (американский английский). 
9. ^ Уоррен Дж. Хере: Ab initio молекулярная орбитальная теория . В кн . : Счета химических исследований . лента 9 , вып. 11 ноября 1976 г., ISSN  0001-4842 , стр. 399-406 , DOI : 10.1021 / ar50107a003 . 
10. ^ Дженсен, Франк: Введение в вычислительную химию . 2-е издание. John Wiley & Sons, Чичестер, Англия 2007, ISBN 978-0-470-01186-7 , стр. 360 . 
11. ^ Дженсен, Франк: Введение в вычислительную химию . 2-е издание. John Wiley & Sons, Чичестер, Англия 2007, ISBN 978-0-470-01186-7 , стр. 93 ff .