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Fragmento de orbital molecular

El método de orbitales moleculares de fragmentos ( FMO ) es un método computacional que se puede utilizar para calcular sistemas moleculares muy grandes con miles de átomos utilizando funciones de onda cuántico-químicas ab initio.

Historia de FMO y métodos relacionados

Una hélice alfa fragmentada para FMO usando Facio.

El método de orbitales moleculares de fragmentos (FMO) fue desarrollado por Kazuo Kitaura y colaboradores en 1999. [1] FMO está profundamente interconectado con el análisis de descomposición de energía (EDA) de Kazuo Kitaura y Keiji Morokuma , desarrollado en 1976. El uso principal de FMO es calcular sistemas moleculares muy grandes dividiéndolos en fragmentos y realizando cálculos mecánicos cuánticos funcionales de densidad o ab initio de fragmentos y sus dímeros, por lo que se incluye el campo de Coulomb de todo el sistema. La última característica permite cálculos de fragmentos sin usar tapas.

El método de campos mutuamente consistentes (MCF) [2] introdujo la idea de cálculos de fragmentos autoconsistentes en su potencial de incrustación, que luego se utilizó con algunas modificaciones en varios métodos, incluido el FMO. Había otros métodos relacionados con el FMO, incluido el método de correlación incremental de H. Stoll (1992). [3]

Más tarde, se propusieron otros métodos estrechamente relacionados con FMO, incluido el método de energía de núcleo de L. Huang [4] y la expansión de muchos cuerpos embebida electrostáticamente de E. Dahlke [5] , S. Hirata [6] y más tarde M. Kamiya [7] sugirieron enfoques también muy relacionados con FMO. El método de orbital molecular de fragmentos efectivos (EFMO) combina algunas características de los potenciales de fragmentos efectivos (EFP) y FMO. Se puede encontrar una perspectiva detallada sobre el desarrollo del método basado en fragmentos en una revisión. [8]

Introducción a FMO

Además del cálculo de las propiedades totales, como la energía, el gradiente de energía, el momento dipolar, etc., se obtiene una energía de interacción para cada par de fragmentos. Esta energía de interacción de pares se puede descomponer en contribuciones electrostáticas, de intercambio, de transferencia de carga y de dispersión. Este análisis se conoce como análisis de descomposición de energía de interacción de pares (PIEDA) y se puede considerar como un análisis de descomposición de energía de interacción de pares basado en FMO. Alternativamente, se sugirieron el análisis de configuración para la interacción de fragmentos (CAFI) y el análisis de interacción de fragmentos basado en MP2 local (FILM) dentro del marco FMO.

En FMO, se pueden utilizar varias funciones de onda para cálculos ab initio de fragmentos y sus dímeros, como Hartree-Fock , teoría funcional de la densidad (DFT), campo autoconsistente multiconfiguracional (MCSCF), DFT dependiente del tiempo ( TDDFT ), interacción de configuración (CI), teoría de perturbación de Møller-Plesset de segundo orden (MP2), cúmulo acoplado (CC) y enlace fuerte funcional de densidad ( DFTB ). Los estados excitados se pueden calcular con interacción de configuración (CI), teoría funcional de densidad dependiente del tiempo (TDDFT), DFTB dependiente del tiempo (TD-DFTB), cúmulo acoplado de ecuación de movimiento (EOM-CC) y aproximación GW . Los efectos del solvente se pueden tratar con el modelo continuo polarizable (PCM). El código FMO se paraleliza de manera muy eficiente utilizando la interfaz de datos distribuidos generalizados (GDDI) y se pueden usar cientos de CPU con un escalamiento casi perfecto.

En el libro FMO publicado en 2009, [9] se pueden encontrar 10 capítulos ilustrados escritos por expertos en el desarrollo y aplicaciones de FMO, así como un CDROM con muestras anotadas de archivos de entrada y salida, software de modelado Facio y tutoriales en video (películas AppliGuide, que muestran clics del mouse) para tratar archivos PDB difíciles con Facio. Además de este libro, hay varios capítulos publicados en otros libros. [10] [11] [12] [13]

En 2013-2014, una revista japonesa, CICSJ Bulletin, publicó una serie de artículos sobre FMO en japonés (aproximadamente 100 páginas en total), que ofrecen un resumen representativo del reciente desarrollo y las aplicaciones de FMO realizadas en Japón, incluidos artículos sobre la interfaz GAMESS/FMO en Facio y el desarrollo de una versión OpenMP de GAMESS/FMO en la computadora K. [14] Más tarde, FMO se adaptó a las supercomputadoras Fugaku [15] y Summit. [16]

Hay varias revisiones de FMO publicadas en 2007, [17] 2012, [18] 2014, [19] 2017, [20] y 2022. [21] Se publicaron dos nuevos libros sobre FMO en 2021 [22] y 2023. [23]

Los sistemas más grandes calculados con FMO usando DFTB son (a) una placa de superficie de fullerita que contiene 1.030.440 átomos, cuya geometría fue completamente optimizada y (b) un nanomaterial de grafeno blanco de 10,7 μm que contiene 1.180.800 átomos, para el cual se realizaron simulaciones de dinámica molecular .

Para facilitar las aplicaciones de FMO al descubrimiento de fármacos, se estableció el consorcio FMO. [24]

Aplicaciones de FMO

Existen dos campos de aplicación principales del FMO: la bioquímica y la dinámica molecular de las reacciones químicas en solución. Además, existe un campo emergente de aplicaciones inorgánicas.

En 2005, una aplicación de FMO al cálculo del estado electrónico fundamental de la proteína fotosintética con más de 20.000 átomos fue distinguida con el premio al mejor artículo técnico en Supercomputing 2005. Se han publicado varias aplicaciones de FMO a problemas bioquímicos, por ejemplo, al diseño de fármacos , la relación cuantitativa estructura-actividad ( QSAR ), así como los estudios de estados excitados y reacciones químicas de sistemas biológicos. El tratamiento de orbitales congelados adaptativos (AFO) de los enlaces desprendidos fue desarrollado para FMO, lo que hace posible estudiar sólidos, superficies y nanosistemas, como nanoesferas de silicio. FMO-TDDFT se aplicó a los estados excitados de cristales moleculares (quinacridona).

Entre los sistemas inorgánicos, se estudiaron materiales relacionados con la sílice (zeolitas, nanopartículas mesoporosas y superficies de sílice) con FMO, así como líquidos iónicos y cintas de nitruro de boro. Existen otras aplicaciones de FMO. [25]

Software para FMO

El método FMO está implementado en los paquetes de software GAMESS (US) , ABINIT-MP, [26] PAICS, [27] y OpenFMO [28] , distribuidos de forma gratuita.

Fu , [29] es una interfaz gráfica de usuario de código abierto general que puede generar archivos de entrada para FMO. Otra interfaz gráfica de usuario, Facio [30] desarrollada por M. Suenaga, tiene un soporte especializado muy conveniente de FMO (además de otras características), con el que se puede realizar una fragmentación automática de grupos moleculares, proteínas, nucleótidos, sacáridos y cualquier combinación de los mismos (por ejemplo, complejos de ADN y proteínas en solvente explícito) en unos pocos minutos, y se puede lograr una fragmentación manual de sólidos y superficies haciendo clic en los enlaces que se van a separar. Facio también puede visualizar los resultados de los cálculos de FMO, como las interacciones de pares.

Implementación de FMO en GAMESS

(E - energía, G - gradiente, H - hessiano; negrita - se puede utilizar con PCM)

Véase también

Referencias

  1. ^ K. Kitaura; E. Ikeo; T. Asada; T. Nakano; M. Uebayasi (1999). "Método de orbitales moleculares de fragmentos: un método computacional aproximado para moléculas grandes". Chem. Phys. Lett . 313 (3–4): 701–706. Bibcode :1999CPL...313..701K. doi :10.1016/S0009-2614(99)00874-X.
  2. ^ P. Otto; J. Ladik (1975). "Investigación de la interacción entre moléculas a distancias medias: I. Supermolécula SCF LCAO MO, cálculos perturbacionales y mutuamente consistentes para dos moléculas de HF y CH 2 O en interacción". Química Física . 8 (1–2): 192–200. Código Bibliográfico :1975CP......8..192O. doi :10.1016/0301-0104(75)80107-8.
  3. ^ Stoll, Hermann (1992). "Energía de correlación del diamante". Physical Review B . 46 (11): 6700–6704. Código Bibliográfico :1992PhRvB..46.6700S. doi :10.1103/PhysRevB.46.6700. PMID  10002370.
  4. ^ Huang, Lulu; Massa, Lou; Karle, Jerome (2005). "Método de energía de kernel ilustrado con péptidos". Revista internacional de química cuántica . 103 (6). Wiley: 808–817. Bibcode :2005IJQC..103..808H. doi :10.1002/qua.20542. ISSN  0020-7608.
  5. ^ Dahlke, Erin E.; Truhlar, Donald G. (4 de noviembre de 2006). "Expansión de muchos cuerpos electrostáticamente integrada para sistemas grandes, con aplicaciones a cúmulos de agua". Revista de teoría y computación química . 3 (1). Sociedad Química Estadounidense (ACS): 46–53. CiteSeerX 10.1.1.186.8799 . doi :10.1021/ct600253j. ISSN  1549-9618. PMID  26627150. 
  6. ^ Hirata, So; Valiev, Marat; Dupuis, Michel; Xantheas, Sotiris S.; Sugiki, Shinichiro; Sekino, Hideo (10 de agosto de 2005). "Métodos de correlación rápida de electrones para agrupaciones moleculares en los estados fundamental y excitado". Física molecular . 103 (15-16). Informa UK Limited: 2255-2265. Código Bibliográfico :2005MolPh.103.2255H. doi :10.1080/00268970500083788. ISSN  0026-8976. S2CID  95428135.
  7. ^ Kamiya, Muneaki; Hirata, So; Valiev, Marat (21 de febrero de 2008). "Métodos de correlación rápida de electrones para agrupaciones moleculares sin errores de superposición de conjuntos de bases". The Journal of Chemical Physics . 128 (7). AIP Publishing: 074103. Bibcode :2008JChPh.128g4103K. doi :10.1063/1.2828517. ISSN  0021-9606. PMID  18298136.
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  9. ^ El método de orbitales moleculares de fragmentos: aplicaciones prácticas para sistemas moleculares grandes , editado por DG Fedorov, K. Kitaura, CRC Press, Boca Raton, Florida, 2009 ISBN 978-1-4200-7848-0 
  10. ^ "(a) DG Fedorov, K. Kitaura, Desarrollo teórico del método de orbitales moleculares de fragmentos (FMO) y (b) T. Nakano, Y. Mochizuki, K. Fukuzawa, S. Amari, S. Tanaka, Desarrollos y aplicaciones del software ABINIT-MP basado en el método de orbitales moleculares de fragmentos en Métodos modernos para la química física teórica de biopolímeros , editado por E. Starikov, J. Lewis, S. Tanaka, Elsevier, Ámsterdam, 2006, ISBN 978-0-444-52220-7 
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  15. ^ "FMO@Fugaku". YouTube . 25 de abril de 2021.
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  29. ^ "fu". GitHub .
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