Modelado molecular

Modelado de líquido iónico
Descubrimiento de propiedades químicas mediante simulaciones físicas

El modelado molecular abarca todos los métodos, teóricos y computacionales, utilizados para modelar o imitar el comportamiento de las moléculas . [1] Los métodos se utilizan en los campos de la química computacional , el diseño de fármacos , la biología computacional y la ciencia de los materiales para estudiar sistemas moleculares que van desde pequeños sistemas químicos hasta grandes moléculas biológicas y conjuntos de materiales. Los cálculos más simples se pueden realizar a mano, pero inevitablemente se requieren computadoras para realizar el modelado molecular de cualquier sistema de tamaño razonable. La característica común de los métodos de modelado molecular es la descripción a nivel atomístico de los sistemas moleculares. Esto puede incluir el tratamiento de los átomos como la unidad individual más pequeña (un enfoque de mecánica molecular ), o el modelado explícito de protones y neutrones con sus quarks, antiquarks y gluones y electrones con sus fotones (un enfoque de química cuántica ).

Mecánica molecular

Los ángulos diedros de la estructura principal están incluidos en el modelo molecular de una proteína .

La mecánica molecular es un aspecto del modelado molecular, ya que implica el uso de la mecánica clásica ( mecánica newtoniana ) para describir la base física detrás de los modelos. Los modelos moleculares suelen describir los átomos (núcleo y electrones colectivamente) como cargas puntuales con una masa asociada. Las interacciones entre átomos vecinos se describen mediante interacciones tipo resorte (que representan enlaces químicos ) y fuerzas de Van der Waals . El potencial de Lennard-Jones se utiliza comúnmente para describir este último. Las interacciones electrostáticas se calculan según la ley de Coulomb . A los átomos se les asignan coordenadas en el espacio cartesiano o en coordenadas internas , y también se les pueden asignar velocidades en simulaciones dinámicas. Las velocidades atómicas están relacionadas con la temperatura del sistema, una cantidad macroscópica. La expresión matemática colectiva se denomina función potencial y está relacionada con la energía interna del sistema (U), una cantidad termodinámica igual a la suma de las energías potencial y cinética. Los métodos que minimizan la energía potencial se denominan métodos de minimización de energía (por ejemplo, el descenso más pronunciado y el gradiente conjugado ), mientras que los métodos que modelan el comportamiento del sistema con la propagación del tiempo se denominan dinámica molecular .

mi = mi cautiverio + mi ángulo + mi diedro + mi no unido {\displaystyle E=E_{\text{enlaces}}+E_{\text{ángulo}}+E_{\text{diédrico}}+E_{\text{no enlazado}}\,}
mi no unido = mi electrostático + mi van der Waals {\displaystyle E_{\text{no enlazado}}=E_{\text{electrostático}}+E_{\text{van der Waals}}\,}

Esta función, denominada función potencial , calcula la energía potencial molecular como una suma de términos de energía que describen la desviación de las longitudes de enlace, los ángulos de enlace y los ángulos de torsión con respecto a los valores de equilibrio, además de términos para pares de átomos no enlazados que describen interacciones de van der Waals y electrostáticas. El conjunto de parámetros que consiste en longitudes de enlace de equilibrio, ángulos de enlace, valores de carga parcial, constantes de fuerza y ​​parámetros de van der Waals se denominan colectivamente campo de fuerza . Diferentes implementaciones de la mecánica molecular utilizan diferentes expresiones matemáticas y diferentes parámetros para la función potencial . [2] Los campos de fuerza comunes en uso hoy en día se han desarrollado utilizando teoría química, datos de referencia experimentales y cálculos cuánticos de alto nivel. El método, denominado minimización de energía, se utiliza para encontrar posiciones de gradiente cero para todos los átomos, en otras palabras, un mínimo de energía local. Los estados de energía más bajos son más estables y se investigan comúnmente debido a su papel en los procesos químicos y biológicos. Una simulación de dinámica molecular , por otro lado, calcula el comportamiento de un sistema en función del tiempo. Implica la solución de las leyes de Newton del movimiento, principalmente la segunda ley, . La integración de las leyes de Newton del movimiento, utilizando diferentes algoritmos de integración, conduce a trayectorias atómicas en el espacio y el tiempo. La fuerza sobre un átomo se define como el gradiente negativo de la función de energía potencial. El método de minimización de energía es útil para obtener una imagen estática para comparar entre estados de sistemas similares, mientras que la dinámica molecular proporciona información sobre los procesos dinámicos con la inclusión intrínseca de los efectos de la temperatura. F = metro a {\displaystyle \mathbf {F} = m\mathbf {a} }

Variables

Las moléculas se pueden modelar en vacío o en presencia de un disolvente como el agua. Las simulaciones de sistemas en vacío se denominan simulaciones en fase gaseosa , mientras que las que incluyen la presencia de moléculas de disolvente se denominan simulaciones explícitas de disolvente . En otro tipo de simulación, el efecto del disolvente se estima utilizando una expresión matemática empírica; estas se denominan simulaciones de solvatación implícita .

Representaciones de coordenadas

La mayoría de los campos de fuerza dependen de la distancia, lo que hace que la expresión más conveniente para estas coordenadas cartesianas sea la siguiente. Sin embargo, la naturaleza comparativamente rígida de los enlaces que se producen entre átomos específicos y, en esencia, define lo que se entiende por la designación molécula , hace que un sistema de coordenadas internas sea la representación más lógica. En algunos campos, la representación IC (longitud de enlace, ángulo entre enlaces y ángulo de torsión del enlace como se muestra en la figura) se denomina matriz Z o representación del ángulo de torsión. Desafortunadamente, los movimientos continuos en el espacio cartesiano a menudo requieren ramas angulares discontinuas en coordenadas internas, lo que hace que sea relativamente difícil trabajar con campos de fuerza en la representación de coordenadas internas y, a la inversa, un simple desplazamiento de un átomo en el espacio cartesiano puede no ser una trayectoria en línea recta debido a las prohibiciones de los enlaces interconectados. Por lo tanto, es muy común que los programas de optimización computacional cambien de representaciones durante sus iteraciones. Esto puede dominar el tiempo de cálculo del potencial en sí y, en moléculas de cadena larga, introducir una inexactitud numérica acumulativa. Si bien todos los algoritmos de conversión producen resultados matemáticamente idénticos, difieren en velocidad y precisión numérica. [3] Actualmente, la conversión de torsión a cartesiana más rápida y precisa es el método del Marco de Referencia de Extensión Natural (NERF). [3]

Aplicaciones

Los métodos de modelado molecular se utilizan rutinariamente para investigar la estructura, dinámica, propiedades de superficie y termodinámica de sistemas inorgánicos, biológicos y poliméricos. Hoy en día, una gran cantidad de modelos moleculares de campos de fuerza están disponibles en bases de datos. [4] [5] Los tipos de actividad biológica que se han investigado utilizando modelos moleculares incluyen el plegamiento de proteínas , la catálisis enzimática , la estabilidad de las proteínas, los cambios conformacionales asociados con la función biomolecular y el reconocimiento molecular de proteínas, ADN y complejos de membrana. [6]

Véase también

Referencias

  1. ^ Leach AR (2009). Modelado molecular: principios y aplicaciones . Pearson Prentice Hall. ISBN 978-0-582-38210-7.OCLC 635267533  .
  2. ^ Heinz H, Ramezani-Dakhel H (enero de 2016). "Simulaciones de interfaces inorgánicas-bioorgánicas para descubrir nuevos materiales: perspectivas, comparaciones con experimentos, desafíos y oportunidades". Chemical Society Reviews . 45 (2): 412–48. doi :10.1039/C5CS00890E. PMID  26750724.
  3. ^ ab Parsons J, Holmes JB, Rojas JM, Tsai J, Strauss CE (julio de 2005). "Conversión práctica del espacio de torsión al espacio cartesiano para la síntesis de proteínas in silico". Journal of Computational Chemistry . 26 (10): 1063–8. doi :10.1002/jcc.20237. PMID  15898109. S2CID  2279574.
  4. ^ Stephan, Simon; Horsch, Martin T.; Vrabec, Jadran; Hasse, Hans (3 de julio de 2019). "MolMod: una base de datos de acceso abierto de campos de fuerza para simulaciones moleculares de fluidos". Molecular Simulation . 45 (10): 806–814. arXiv : 1904.05206 . doi :10.1080/08927022.2019.1601191. ISSN  0892-7022. S2CID  119199372.
  5. ^ Eggimann, Becky L.; Sunnarborg, Amara J.; Stern, Hudson D.; Bliss, Andrew P.; Siepmann, J. Ilja (2 de enero de 2014). "Una base de datos en línea de parámetros y propiedades para el campo de fuerza TraPPE". Molecular Simulation . 40 (1–3): 101–105. doi :10.1080/08927022.2013.842994. ISSN  0892-7022. S2CID  95716947.
  6. ^ Lee J, Cheng X, Swails JM, Yeom MS, Eastman PK, Lemkul JA, et al. (enero de 2016). "Generador de entrada CHARMM-GUI para simulaciones NAMD, GROMACS, AMBER, OpenMM y CHARMM/OpenMM utilizando el campo de fuerza aditivo CHARMM36". Journal of Chemical Theory and Computation . 12 (1): 405–13. doi :10.1021/acs.jctc.5b00935. PMC 4712441 . PMID  26631602. 

Lectura adicional

  • Allen MP, Tildesley DJ (1989). Simulación por ordenador de líquidos . Oxford University Press. ISBN 0-19-855645-4.
  • Frenkel D, Smit B (1996). Comprensión de la simulación molecular: de los algoritmos a las aplicaciones . Academic Press. ISBN 0-12-267370-0.
  • Rapaport DC (2004). El arte de la simulación de dinámica molecular . Cambridge University Press. ISBN 0-521-82568-7.
  • Sadus RJ (2002). Simulación molecular de fluidos: teoría, algoritmos y orientación a objetos . Elsevier. ISBN 0-444-51082-6.
  • Ramachandran KI, Deepa G, Krishnan Namboori PK (2008). Principios y aplicaciones de la química computacional y el modelado molecular. Springer-Verlag GmbH. ISBN 978-3-540-77302-3.
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