Молекулалық модельдеуде күш өрістері

Кіріспе

Молекулалық модельдеу тұжырымы Химия, молекулалық физика және физикалық химия, сондай-ақ молекулалық модельдеу саласында, күш өрісі – молекулалар ішіндегі немесе молекулалар арасындағы, әрі кристалдардағы атомдар арасындағы күштерді сипаттауға қолданылатын есептеу моделі болып табылады. Күш өрістері – атомдық потенциалдардың бір түрі. Нақтырақ айтқанда, күш өрісі – атомдық деңгейдегі жүйенің потенциалдық энергиясын есептеуге пайдаланылатын функционалдық форма және параметрлер жиынтығын білдіреді. Күш өрістері көбінесе молекулалық динамика немесе Монте-Карло симуляцияларында қолданылады. Таңдалған энергия функциясының параметрлері классикалық зертханалық эксперименттерден алынған деректерге, кванттық механикадағы есептеулерге немесе олардың комбинациясына негізделуі мүмкін. Күш өрістері классикалық физикадағы күш өрісі ұғымымен ұқсас, бірақ химиядағы күш өрісі параметрлері атомдық деңгейдегі энергия ландшафтын сипаттайды. Күш өрісінен әрбір бөлшектің координаталарына қатысты потенциалдық энергияның градиенті арқылы әсер ететін күштер анықталады. Бүгінгі күні органикалық молекулалар, иондар, полимерлер, минералдар және металдар үшін әртүрлі күш өрісі түрлері бар. Материалға байланысты күш өрісі үшін әртүрлі функционалдық формалар таңдалады, себебі материалдың қасиеттерін әртүрлі типтегі атомдық өзара әрекеттесулер анықтайды. Күш өрісін параметрлеу стратегияларын жіктеуге арналған әртүрлі критерийлер бар. Маңызды айырмашылық – «компонентке тән» және «көшуге болатын» параметрлеу. Компонентке тән параметрлеу үшін күш өрісі тек бір затты, мысалы, суды сипаттау үшін жасалады. Тағы бір маңызды айырмашылық модельдердің физикалық құрылысына қатысты: толық атомдық күш өрістері жүйедегі барлық атом түрлері үшін, соның ішінде сутек үшін параметрлер береді, ал біріктірілген атомдық потенциалдар метил тобындағы және метилен көпірлеріндегі сутек пен көміртек атомдарын бір өзара әрекеттесу орталығы ретінде қарастырады. Ірі түйіршікті потенциалдар, көбінесе ақуыздар, нуклеин қышқылдары және көпкомпонентті кешендер сияқты макромолекулалардың ұзақ уақытты симуляцияларында қолданылады, есептеу тиімділігін арттыру үшін химиялық егжей-тегжейліліктен бас тартады. немесе Мие потенциалы және Кулон заңымен сипатталатын электростатикалық мүшесі. Алайда, электрондық поляризацияны ескеру үшін олар тұрақты фактормен буферлене немесе масштабталады. Соңғы онжылдықтарда осы немесе ұқсас энергиялық өрнектерге негізделген көптеген күш өрістері молекулалық заттар, металдар, шыны және т.б. сияқты әртүрлі материалдарды модельдеу үшін ұсынылды. Күш өрістерінің толық тізімі төменде келтірілген.

Concept on molecular modeling

In the context of chemistry, molecular physics and physical chemistry and molecular modelling, a force field is a computational model that is used to describe the forces between atoms (or collections of atoms) within molecules or between molecules as well as in crystals. Force fields are a variety of interatomic potentials. More precisely, the force field refers to the functional form and parameter sets used to calculate the potential energy of a system of the atomistic level. Force fields are usually used in molecular dynamics or Monte Carlo simulations. The parameters for a chosen energy function may be derived from classical laboratory experiment data, calculations in quantum mechanics, or both. Force fields utilize the same concept as force fields in classical physics, with the main difference that the force field parameters in chemistry describe the energy landscape on the atomistic level. From a force field, the acting forces on every particle are derived as a gradient of the potential energy with respect to the particle coordinates. A large number of different force field types exist today, e. g. for organic molecules, ions, polymers, minerals and metals. Depending on the material, different functional forms are usually chosen for the force fields since different types of atomistic interactions dominate the material behavior. There are various criteria that can be used for categorizing force field parametrization strategies. An important differentiation is 'component specific' and 'transferable'. For a component specific parametrization, the considered force field is developed solely for describing a single given substance, e. g. water. A different important differentiation addresses the physical structure of the models: All atom force fields provide parameters for every type of atom in a system, including hydrogen, while united atom interatomic potentials treat the hydrogen and carbon atoms in methyl groups and methylene bridges as one interaction center. Coarse grained potentials, which are often used in long time simulations of macromolecules such as proteins, nucleic acids, and multi component complexes, sacrifice chemical details for higher computing efficiency. or the Mie potential and the electrostatic term with Coulomb's law. However, both can be buffered or scaled by a constant factor to account for electronic polarizability. A large number of force fields based on this or similar energy expressions have been proposed in the past decades for modeling different types of materials such as molecular substances, metals, glasses etc. see below for a comprehensive list of force fields.

Электростатикалық өзара әсерлесулер

Электростатикалық өзара әрекеттесулер Кулон энергиясы арқылы көрсетіледі, ол коваленттік, полярлы коваленттік және иондық байланыстарды қамтитын химиялық байланыстарды бейнелеу үшін атомдық зарядтарды қолданады. Типтік формула – Кулон заңы:

мұндағы – екі атом арасындағы қашықтық, ал Кулонның жалпы энергиясы – атомдардың барлық жұптық комбинациялары бойынша есептелген қосынды, және әдетте алынып тасталады. Атомдық зарядтар, әсіресе полярлы молекулалар мен иондық қосылыстар үшін, потенциалдық энергияға маңызды үлес қосады және геометрияны, өзара әрекеттесу энергиясын және реакциялық қабілетті модельдеу үшін өте қажет. Зарядтарды тағайындау әдетте түрлі мүмкін шешімдері бар эвристикалық тәсілдерді пайдаланады.

Кристалл жүйелер үшін күш өрістері

Кристалл жүйелеріндегі атомдық өзара әрекеттесулер молекулалық жүйелердегіден, мысалы, органикалық молекулалардағыдай, айқын түрде өзгешеленеді. Кристалл жүйелері үшін, әсіресе көп денелік өзара әрекеттесулер маңызды және күш өрісінің жоғары дәлдігіне қол жеткізу үшін оларды ескермеуге болмайды. Ковалентті байланысы бар кристалл жүйелері үшін байланыс реті потенциалдары, мысалы, Терсов потенциалдары жиі қолданылады. Металл жүйелері үшін әдетте кіріктірілген атом потенциалдары пайдаланылады. Металдар үшін электрондардың ядроға байланысуын сипаттайтын Дрюд моделі потенциалдары да жасалған.

Параметрлеу

Потенциалдардың функционалдық түрінен басқа, күш өрістері осы функциялардың параметрлерінен тұрады. Олар бірлесіп атомдық деңгейдегі өзара әрекеттестіктерді анықтайды. Параметрлеу, яғни параметрлердің мәндерін анықтау, күш өрісінің дәлдігі мен сенімділігі үшін маңызды. Әртүрлі заттардың – мысалы, металдардың, иондардың және молекулалардың – параметрлерін анықтау үшін әртүрлі параметрлеу процедуралары әзірленді. Материалдардың әртүрлі түрлері үшін әдетте әртүрлі параметрлеу стратегиялары қолданылады. Параметриялық параметрлеудің екі негізгі түрін ажыратуға болады: атомдық деңгейдегі деректерді/ақпаратты пайдалану (мысалы, кванттық механикалық есептеулерден немесе спектроскопиялық деректерден) немесе макроскопиялық қасиеттерден алынған деректерді пайдалану (мысалы, берілген материалдың қаттылығы немесе сығымдалуы). Көбінесе осы екі тәсілдің біріктіріліп пайдаланылады. Сондықтан, күш өрісі параметрлері әрқашан эмпирикалық жолмен анықталады. Дегенмен, "эмпирикалық" термині көбінесе макроскопиялық материалдың қасиеттері туралы деректерді пайдаланған кезде күш өрісі параметрлері аясында қолданылады. Сәйкес келу үшін эксперименталды деректер (микроскопиялық және макроскопиялық) мысалы, буландыру энтальпиясы, сублимация энтальпиясы, дипольдық моменттер және діріл жиіліктері сияқты әртүрлі спектроскопиялық қасиеттерді қамтиды. Молекулалық жүйелер үшін көбінесе газ фазасындағы кванттық механикалық есептеулер қолданылады, олар молекулааралық дисперсиялық өзара әрекеттесулерді параметрлеу үшін макроскопиялық қасиеттер, мысалы, сұйық тығыздықтарымен бірге қолданылады. Атомдық зарядтарды тағайындау көбінесе кванттық механикалық протоколдарға сәйкес келеді, бірақ кейбір эвристикалық тәсілдер қолданылады, бұл белгілі бір қасиеттерді көрсетуде елеулі ауытқуларға әкелуі мүмкін. Соңғы онжылдықта күш өрісі параметрлерін анықтау үшін әртүрлі деректер мен оңтайландыру стратегияларын қолдана отырып, көптеген жұмыс ағыны мен параметрлеу процедуралары қолданылды. Олардың айырмашылығы өте зор, себебі әртүрлі дамудың әртүрлі бағыттары бар. Белдіктер, ДНҚ және РНҚ сияқты биологиялық макромолекулалардың молекулалық симуляцияларының параметрлері көбінесе эксперименталды зерттеулер мен кванттық есептеулер үшін қол жетімді болатын шағын органикалық молекулаларды бақылаудан алынған/көшірілген. Атом түрлері әр түрлі элементтер үшін, сондай-ақ жеткілікті әр түрлі химиялық ортадағы бірдей элементтер үшін анықталады. Мысалы, судағы оттегі атомдары мен карбонил функционалдық тобындағы оттегі атомдары әр түрлі күш өрісі типтеріне жіктеледі. Буындалған терминдер буындалған атомдардың жұптарын, үштігін және төрттігін білдіреді және әрбір потенциал үшін тиімді пружиналық тұрақтының мәндерін қамтиды. Геуристикалық күш өрісін параметрлеу процедуралары көп жылдар бойы өте сәтті болды, бірақ жақында сынға ұшырады, себебі олар әдетте толық автоматтандырылмайды және әзірлеушілердің субъективтілігіне жатады, бұл параметрлеу рәсімінің қайталануына қатысты проблемаларды тудырады. Ашық кодтар мен әдістерді ұсынуға арналған күш-жігерге openMM және openMD кіреді. Химиялық білімді енгізусіз жартылай автоматтандыруды немесе толық автоматтандыруды қолдану атомдық зарядтар деңгейіндегі сәйкессіздіктерді арттыруға және параметрлердің түсіндіруділігі мен өнімділігін төмендетуі мүмкін.

In addition to the functional form of the potentials, a force fields consists of the parameters of these functions. Together, they specify the interactions on the atomistic level. The parametrization, i. e. determining of the parameter values, is crucial for the accuracy and reliability of the force field. Different parametrization procedures have been developed for the parametrization of different substances, e. g. metals, ions, and molecules. For different material types, usually different parametrization strategies are used. In general, two main types can be distinguished for the parametrization, either using data/ information from the atomistic level, e. g. from quantum mechanical calculations or spectroscopic data, or using data from macroscopic properties, e. g. the hardness or compressibility of a given material. Often a combination of these routes is used. Hence, one way or the other, the force field parameters are always determined in an empirical way. Nevertheless, the term 'empirical' is often used in the context of force field parameters when macroscopic material property data was used for the fitting. Experimental data (microscopic and macroscopic) included for the fit, for example, the enthalpy of vaporization, enthalpy of sublimation, dipole moments, and various spectroscopic properties such as vibrational frequencies. Often, for molecular systems, quantum mechanical calculations in the gas phase are used for parametrizing intramolecular interactions and parametrizing intermolecular dispersive interactions by using macroscopic properties such as liquid densities. The assignment of atomic charges often follows quantum mechanical protocols with some heuristics, which can lead to significant deviation in representing specific properties. A large number of workflows and parametrization procedures have been employed in the past decades using different data and optimization strategies for determining the force field parameters. They differ significantly, which is also due to different focuses of different developments. The parameters for molecular simulations of biological macromolecules such as proteins, DNA, and RNA were often derived/ transferred from observations for small organic molecules, which are more accessible for experimental studies and quantum calculations. Atom types are defined for different elements as well as for the same elements in sufficiently different chemical environments. For example, oxygen atoms in water and an oxygen atoms in a carbonyl functional group are classified as different force field types. The bonded terms refer to pairs, triplets, and quadruplets of bonded atoms, and include values for the effective spring constant for each potential. Heuristic force field parametrization procedures have been very successfully for many year, but recently criticized. since they are usually not fully automated and therefore subject to some subjectivity of the developers, which also brings problems regarding the reproducibility of the parametrization procedure. Efforts to provide open source codes and methods include openMM and openMD. The use of semi automation or full automation, without input from chemical knowledge, is likely to increase inconsistencies at the level of atomic charges, for the assignment of remaining parameters, and likely to dilute the interpretability and performance of parameters.

Күш өрісі деректер базалары

Соңғы онжылдықтарда көптеген күш өрістері жарияланды, көбінесе ғылыми басылымдарда. Соңғы жылдары кейбір деректер базалары күш өрістерін жинауға, жіктеуге және цифрлық түрде қолжетімді етуге тырысты. Олардың әрқайсысы әртүрлі күш өрістеріне бағытталған. Мысалы, openKim деректер базасы белгілі бір элементтер арасындағы жеке өзара әрекеттесуді сипаттайтын атомдық функцияларға назар аударады. TraPPE деректер базасы органикалық молекулалардың ауыстырылатын күш өрістеріне (Siepmann тобы әзірлеген) бағытталған. MolMod деректер базасы молекулалық және иондық күш өрістеріне (компоненттік ерекше және ауыстырылатын) бағытталған.

Реактивті

ЭВБ (Эмпирикалық валенттілік байланысы) – Уоршель және оның әріптестері әртүрлі ортадағы химиялық реакцияларды модельдеу үшін ұсынған реактивті күш өрісі. ЭВБ конденсирленген фазаларда және ферменттердегі белсендірудің еркін энергиясын есептеуді жеңілдетеді. ReaxFF – Адри ван Дюин, Уильям Годдард және олардың әріптестері әзірлеген реактивті күш өрісі (атомаралық потенциал). Ол классикалық МД-ден (50 есе) баяу, нақты растаудан өткен параметрлер жиынтығын қажет етеді және беттік және интерфейстік энергиялар үшін растау жоқ. Параметрлерді түсіндіру мүмкін емес. Оны химиялық реакциялардың атомдық деңгейдегі динамикалық симуляцияларында қолдануға болады. Параллельделген ReaxFF үлкен суперкомпьютерлерде >> 1,000,000 атомға дейін реактивті симуляцияларды жүргізуге мүмкіндік береді.

Қиыр түйірлі

DPD (Dissipative particle dynamics) – Бұл химиялық инженерияда кеңінен қолданылатын әдіс. Ол әдетте классикалық молекулалық динамикаға қолжетімді уақыт және ұзындық өлшемдерін ескеруді қажет ететін әртүрлі қарапайым және күрделі сұйықтықтардың гидродинамикасын зерттеу үшін қолданылады. Бұл әлеуетті бастапқыда Хогербрюгге мен Коелман ұсынған, кейіннен Эспаньол және Уоррен өзгертіп дамытқан. Қазіргі заманғы деңгейі 2008 жылы CECAM семинарында толыққанды сипатталған. Жақында, ерітінділерге қатысты маңызды химиялық ерекшеліктерді анықтау жұмыстары жүргізілді. Бұл DPD өзара әрекеттесу әлеуеттерін тәжірибелік деректерге сәйкес автоматты түрде параметрлеуді қарастыратын зерттеулерге әкелді, және одан әрі басқа молекулаларға да қолданылды. Күш өрісі төрт ауыр атомды бір CG өзара әрекеттесу нүктесіне бейімдейді және термодинамикалық қасиеттерді қайта шығару мақсатында параметрленеді. SAFT – Лондон Императорлық колледжінің Молекулалық жүйелер инженерлік тобында жасалған, SAFT күй теңдеуін пайдаланып, таза қосылыстардың сұйық фазалық тығыздығы мен бу қысымына сәйкес келетін жоғарыдан-төменге дөңгелектелген модель. SIRAH – судың, ДНК мен белоктардың молекулалық динамикасы үшін Пантано және Монтевидео, Уругвайдағы Пастер институтының Биомолекулалық симуляция тобының әріптестерімен бірге әзірленген ірі түйірлі күш өрісі. AMBER және GROMACS пакеттері үшін тегін қол жетімді. VAMM (Virtual atom molecular mechanics) – Коркут пен Хендрикссон жасаған, C альфа атомдарының виртуалды өзара әрекеттесуіне негізделген, ірі масштабты конформациялық өзгерістер сияқты молекулалық механика есептеулері үшін дамытылған ірі түйірлі күш өрісі. Бұл білімге негізделген күш өрісі, белоктардағы екіншілік құрылымға және қалдыққа тән байланыс ақпаратына байланысты ерекшеліктерді анықтау үшін жасалған.

Машиналық оқыту

MACE (Multi Atomic Cluster Expansion) – жүйедегі айналмалы эквивариантты бейнелеулермен қатар, жалпы потенциалдық энергияның қатаң көпденелік кеңеюін біріктіретін жоғары дәлдікті машиналық оқыту күш өрісінің архитектурасы. ANI (Artificial Narrow Intelligence) – атомдық орта векторларынан құрылған, энергия жағынан DFT дәлдігін қамтамасыз ете алатын, ауыстырылатын нейрондық желі әлеуеті. FFLUX (алғашқыда QCTFF) – молекулалардағы атомдарға немесе кванттық химиялық топологиядағы энергия шарттарына (электростатика, алмасу және электрондық байланыс сияқты) үйретілген Кригинг модельдерінің жиынтығы, молекулалық күш өрісін қамтамасыз ету үшін бірлесіп жұмыс істейді. TensorMol – аралас модель, нейрондық желі қысқа қашықтықтағы әлеуетті қамтамасыз етеді, ал дәстүрлі әлеуеттер ұзақ қашықтықтағы шарттарды қосады. Δ ML – күш өрісі әдісі емес, бірақ жоғары дәрежелі, есептеу жағынан қымбат кванттық химиялық модельдің дәлдігі деңгейін қамтамасыз ету үшін, салыстырмалы түрде арзан кванттық химиялық әдістерге оқытылған түзету энергиясын қосатын модель. SchNet – химиялық қасиеттер мен потенциалдық энергия беттерін болжау үшін үздіксіз сүзгілік конволюциялық қабаттарды пайдаланатын нейрондық желі. PhysNet – энергияны, күштерді және (өзгермелі) ішінара зарядтарды болжауға арналған нейрондық желіге негізделген энергия функциясы.

Су

Суды немесе сулы ерітінділерді модельдеу үшін қолданылатын параметрлер жиынтығы (негізінен суға арналған күш өрісі) су моделі деп аталады. Көптеген су модельдері ұсынылған: SPC, икемді қарапайым нүктелік зарядтау су моделі (икемді SPC), ST2 және mW. Есептеу химиясы мен физикасында басқа еріткіштер және еріткіштерді бейнелеу әдістері де қолданылады; олар еріткіш модельдері деп аталады.

Модификацияланған амин қышқылдары

Forcefield PTM – Крис Флаудас және оның әріптестері әзірлеген, ақуыздардағы аминокислоталардың кең таралған пост-трансляциялық модификацияларын модельдеуге арналған AMBER негізіндегі күш өрісі және веб-құрал. Ол ff03 зарядтық моделін пайдаланады және кванттық химиялық айналу бетімен сәйкес келетін бірнеше жақ тізбегінің бұрылысын түзетулерді параметрлендіреді. Forcefield NCAA – ff03 зарядтық моделін қолдана отырып, конденсирленген фазадағы симуляцияларда ақуыздардағы кең таралған табиғи емес аминокислоталарды модельдеуге арналған AMBER негізіндегі күш өрісі және веб-құрал. Бұл зарядтардың тиісті жақ тізбегі аналогтарының гидратациядан бос энергияларымен байланысты екені хабарланды.

Басқа

LFMM (Лиганд өрісі молекулалық механикасы) функциялары, бұрыштық жапсыру моделіне (AOM) негізделген, өтпелі металдардың координациялық сферасы үшін қолданылады. Молекулалық жұмыс ортасында (MOE) DommiMOE түрінде және Tinker бағдарламасында іске асырылған. VALBOND – валенттік байланыс теориясына негізделген бұрыш иілу функциясы, ол үлкен бұрыштық бұрмалауларға, гипервалентті молекулаларға және өтпелі металл кешендеріне қатысты жұмыс істейді. Оны CHARMM және UFF сияқты басқа күш өрістеріне де енгізуге болады.