Oscylacyjna Spektroskopia Obliczeniowa

Total Page:16

File Type:pdf, Size:1020Kb

Oscylacyjna Spektroskopia Obliczeniowa Metody obliczeniowe i analizy danych w oscylacyjnej spektroskopii obliczeniowej Wykład (wybrane slajdy) Oscylacyjna spektroskopia obliczeniowa ©W.J. 2018 Co to jest oscylacyjna spektroskopia obliczeniowa? – Dział wiedzy zajmujący się obliczaniem i interpretacją widm teoretycznych nazywa się spektroskopią obliczeniową (ang. „computational spectroscopy”), jej poddziałem jest oscylacyjna spektroskopia obliczeniowa – Dziedzina spektroskopii obliczeniowej jest stara ale dopiero ostatnie kilkanaście lat dało wystarczająco silne komputery, żeby prowadzić obliczenia dla – dużych molekuł (i kryształów) – lub dla małych ale z dużą precyzją obliczeń ALE nadal nie są to komputery biurkowe (dni, tygodnie obliczeń, czasem dłużej) – Spektroskopia obliczeniowa jest częścią modelowania molekularnego – Modelowanie molekularne najczęściej używa metod chemii kwantowej i/lub dynamiki molekularnej do przewidywania właściwości cząsteczek i ich układów (np. kryształów) – Widmo oscylacyjne pochodzi od oscylacji a one zależą od budowy molekuły/kryształu, głównie od mas, siły i rodzaju wiązań chemicznych. Musimy więc to obliczyć lub założyć i dopiero wtedy możemy obliczyć widmo – W praktyce wspieramy się różnorodnym oprogramowaniem (np. komercyjne „Materials Studio”) Literatura i inne źródła wiedzy o spektroskopii obliczeniowej – Z literaturą do spektroskopii obliczeniowej jest problem bo są jedynie książki teoretyczne – i brak jest praktycznych podręczników (takich typu „krok po kroku”), no i tym bardziej nie ma takich po polsku! – Pozostaje studiowanie manuali (po angielsku oczywiście) posiadanego oprogramowania – i uczestnictwo w odpowiednich kursach Zakres materiału – Te zajęcia (czyli wykład, seminarium i laboratorium komputerowe): – przedstawią teorię związaną z obliczaniem widm oscylacyjnych – pokażą jak się prowadzi obliczenia w celu wytworzenia widma oscylacyjnego (ciąg dalszy modelowania molekularnego) – pokażą jak się interpretuje wynikowe pliki (tzw. „outputy”) z programów chemii obliczeniowej – przedstawią teorię wpływu symetrii na widmo IR/R – przypomną interpretację animacji modów normalnych – przypomną teorię związaną z modelowaniem molekularnym – przypomną teorię spektroskopii oscylacyjnej – przypomną jak się rysuje i opisuje widma IR/R – pokażą jakie programy komputerowe używa się do modelowania widm oscylacyjnych (w zakresie podstawowym w miarę przewidzianego na to czasu) – Na laboratorium skupimy się na: – używaniu zaawansowanych metod jak „czarnych skrzynek” (zajmując się ich wynikami) – obliczaniu widma IR wybranymi dwoma programami – obróbce wyników obliczeń kilkoma wybranymi programami – interpretacji obliczonych wektorów wychyleń dwoma programami Plan wykładu 1.Wstęp 2. Po co obliczać widmo oscylacyjne (schemat, kroki postępowania, przykładowy wynik obliczeń) 3. Metody obliczania częstości modów normalnych – ze stałych siłowych we współrzędnych wewnętrznych (metoda Wilsona) – ze znanego rozkładu gęstości elektronowej (metody chemii kwantowej: HF, DFT,…) – ze znanej dynamiki ruchu za pomocą autokorelacji funkcji momentu dipolowego (MD) 4. Metody obliczania intensywności przejść (absorbcji, rozpraszania) 5. Metody określania pochodzenia pasm („Przypisania”) – Częstości charakterystyczne (grupowe) (tabele korelacji) – Rozkład energii drgań na współrzędne wewnętrzne (PED) – Amplituda zmian współrzędnych wewnętrznych (NCA) – Symetria ruchu oscylacyjnego 6. Problem czasochłonności obliczeń 7. Budowanie modelu 8. Symetria a widmo (Wykład nie obejmuje narzędzi ani przykładów, które będą na seminarium i laboratorium) Po co obliczać widmo oscylacyjne (IR/R)? Dlaczego w ogóle uczyć się jak obliczać widma? – Bo znając pochodzenie pasm możemy zwiększyć nasze zdolności analityczne – Potwierdzanie wyników eksperymentu – Interpretowanie wyników eksperymentu – Przewidywanie nowych wyników (po prostu: prawda jest rzeczą eksperymentalną) – Często łatwiej jest obliczyć niż eksperymentować (unikanie trudności, czasochłonności, bezpieczeństwo, koszt, …) – Bo tabele korelacji dają przypisania tylko w bardzo typowych przypadkach – Bo obliczanie widm stało się już metodą rutynową w przypadku niedużych molekuł a względu na spodziewany wzrost mocy komputerów osobistych ma ono wielką przyszłość CHCEMY WIDMO ZROZUMIEĆ a nie tylko je mieć/obliczyć = konieczność dekodowania widma – Problem w tym, że informacje zawarte w widmie nie są dostępne bezpośrednio, są one zakodowane, często w dość skomplikowany sposób – Stąd analityka to nie tylko pomiar widma ale i jego interpretacja (a tę dostarcza wiedza o metodzie) – Dopiero opanowanie tej sztuki daje szansę na sensowne wykorzystanie zmierzonego widma Jest dużo interesujących sytuacji, dla których chcielibyśmy znać widmo IR i jego interpretację – Prace teoretyczne (np. zrozumienie widma jako cel sam w sobie (pochodzenie pasma)) – Np. przesuwanie się pasma ‘mówi’ o zmianie charakteru i/lub siły wiązania (np. zmiana otoczenia go osłabia gdy jego częstość maleje – reguła Badgera) – Widma założonego stanu przejściowego (jest to stan chwilowy ale obliczamy go statycznie) (kompleks przejściowy pomiędzy substratami a produktami reakcji =energia stanu przejściowego (bariera energetyczna), współrzędna reakcji) – Ważną cechą zmian na widmie jest współwystępowanie zmian, zwykle zmiana jednego pasma może wystąpić z różnych powodów i dopiero potwierdzenie zmianami innych pasm zwiększa naszą pewność wniosków. Takie wnioski są możliwe gdy umiemy powiązać pasmo z fragmentem struktury, (może przecież dotyczyć nieistotnego zanieczyszczenia) – Np. chcemy potwierdzić wygląd widma eksperymentalnego (czy to to czy nie to) – Fazy (etapy) reakcji chemicznej obliczanej dynamicznie (MD) (potwierdzenie istnienia substancji pośrednich) – Widma podobnych produktów w celach ich rozróżnienia i zrozumienia przebytej drogi reakcji – Widmo mieszaniny „podejrzanej” o istnienie asocjatów i kompleksów – Zmiany na widmie jako sugestia zmian symetrii molekuły/kryształu – Zmiana podstawnika/jonu dająca którąś ze zmian na widmie – Np. jeżeli dwa widma zmierzone w różnym czasie różnią się intensywnością jakiegoś pasma, zmiana pasma = zmiana fragmentu struktury – Np. zanik pasma w czasie syntezy pozwoli stwierdzić zanik jakiegoś fragmentu struktury (np. zanik grupy Si-H), co może być miarą końca syntezy – Np. pojawienie się niespodziewanego pasma od niechcianego fragmentu struktury pozwoli przerwać nieudany eksperyment Jak obliczyć widmo? Co musimy wstępnie zrobić, żeby obliczyć widmo oscylacyjne (IR/R)? – Obliczenie widma IR ma sens tylko dla modelu o zminimalizowanej energii (czyli posiadającym min. prawidłowy kształt) więc to musimy zrobić najpierw – Minimalizacji energii dokonujemy w programach do modelowania molekularnego typowo oferujących obliczenia metodami chemii kwantowej – Minimalizacja energii wymaga: – Określenia współrzędnych atomów (zbudowania modelu molekularnego) – Określenia oddziaływań międzyatomowych (wybór metody obliczeń) – W wyniku minimalizacji energii otrzymujemy: – Funkcję falową obliczanego układu (Y) – Nowy kształt modelu (współrzędne jego atomów) – Dopiero na tej podstawie można wyliczyć różne własności badanego układu i jego widma – Jesteśmy więc w dziedzinie modelowania molekularnego (i był taki wykład niedawno…) – Wszystkie te rzeczy robią odpowiednie programy z dziedziny chemii obliczeniowej ale do ich obsługi konieczna jest wiedza teoretyczna i tym się zajmiemy na tym wykładzie Co jest najtrudniejsze ? Kiedy obliczenie widma jest możliwe? – Gdy wiemy co robić (WIEDZA!, to dzisiaj) – Gdy wiemy których metod obliczeniowych użyć do swojego problemu (modelu) – Gdy potrafimy zbudować model molekuły lub kryształu (to niedługo) – Gdy dysponujemy odpowiednim oprogramowaniem ($$$ lub wiedza o oprogramowaniu GPL) – Gdy mamy dostatecznie silny komputer ($$$ grant) – Gdy dysponujemy wystarczającą ilością czasu Kroki obliczania widma oscylacyjnego (IR/R) Czynności wstępne 1. Zdecydować jaką substancję/materiał/molekułę będziemy modelować Minimalizacja energii 2. Zbudować model (np. dokonać pewnych założeń i kompromisów) 3. Wybrać metodę obliczeń (np. dokonać kompromisu pomiędzy jakością a szybkością) 4. Znaleźć kształt („geometrię” molekuły) o minimalnej energii potencjalnej Obliczenia spektroskopowe 5. Użyć znalezionej geometrii i funkcji falowej (gęstości elektronowej) lub wcześniej znanych stałych siłowych do obliczenia częstości modów normalnych 6. Obliczyć intensywności modów normalnych 7. Wybrać kształt pasm i narysować widmo Interpretacja wyników obliczeń 8. Dokonać przypisań pasm (PED, NCA, symetria) Produkt, o który na tych zajęciach chodzi (ale jest bez symetrii modów) – Wynikiem obliczeń jest widmo IR oraz wektory wychyleń modów normalnych – Analiza tych wektorów pozwala zrozumieć widmo obliczone – Podobieństwo widma obliczonego i eksperymentalnego pozwoliło przenieść te przypisania Metody obliczania częstości modów normalnych Częstości własne, stałe siłowe w układzie wieloatomowym – Atomy związane wiązaniami chemicznymi zachowują się jak układ kulek i sprężynek (ale bez możliwości zatrzymania się (=drgania zerowe)) – Układ N atomów ma 3N drgań własnych (dla swobodnej molekuły trzeba odjąć 6) – Stała siłowa wiąże wychylenie atomu z pozycji równowagowej z działającą siłą, opisuje to prawo Hooke’a – Częstość drgania zależy od masy i stałej siłowej – W przypadku wieloatomowym mamy układ równań najwygodniej opisany rachunkiem macierzowym – Stałe siłowe układają się w macierzy zwanej Hessianem o rozmiarze 3N × 3N – Głównym problemem jest znajomość stałych siłowych w układzie wieloatomowym (pozadiagonalne!) Zasada obliczania
Recommended publications
  • Aqueous Pka Prediction for Tautomerizable Compounds Using Equilibrium Bond Lengths
    ARTICLE https://doi.org/10.1038/s42004-020-0264-7 OPEN Aqueous pKa prediction for tautomerizable compounds using equilibrium bond lengths Beth A. Caine1,2, Maddalena Bronzato3, Torquil Fraser3, Nathan Kidley3, Christophe Dardonville 4 & ✉ Paul L.A. Popelier 1,2 1234567890():,; The accurate prediction of aqueous pKa values for tautomerizable compounds is a formidable task, even for the most established in silico tools. Empirical approaches often fall short due to a lack of pre-existing knowledge of dominant tautomeric forms. In a rigorous first-principles approach, calculations for low-energy tautomers must be performed in protonated and deprotonated forms, often both in gas and solvent phases, thus representing a significant computational task. Here we report an alternative approach, predicting pKa values for her- bicide/therapeutic derivatives of 1,3-cyclohexanedione and 1,3-cyclopentanedione to within just 0.24 units. A model, using a single ab initio bond length from one protonation state, is as accurate as other more complex regression approaches using more input features, and outperforms the program Marvin. Our approach can be used for other tautomerizable spe- cies, to predict trends across congeneric series and to correct experimental pKa values. 1 Department of Chemistry, University of Manchester, Manchester, UK. 2 Manchester Institute of Biotechnology (MIB), 131 Princess Street, Manchester, UK. 3 Syngenta AG, Jealott’s Hill, Warfield, Bracknell RG42 6E7, UK. 4 Instituto de Química Médica, IQM–CSIC, C/Juan de la Cierva 3, Madrid 28006, Spain. ✉ email: [email protected] COMMUNICATIONS CHEMISTRY | (2020) 3:21 | https://doi.org/10.1038/s42004-020-0264-7 | www.nature.com/commschem 1 ARTICLE COMMUNICATIONS CHEMISTRY | https://doi.org/10.1038/s42004-020-0264-7 pproximately 21% of the compounds that make up (http://vcclab.org), Marvin (http://www.chemaxon.com) and pharmaceutical databases are said to exist in two or more Pallas (www.compudrug.com)) on 248 compounds of the Gold A 1 12 tautomeric forms .
    [Show full text]
  • Molecular Structure Input on the Web Peter Ertl
    Ertl Journal of Cheminformatics 2010, 2:1 http://www.jcheminf.com/content/2/1/1 REVIEW Open Access Molecular structure input on the web Peter Ertl Abstract A molecule editor, that is program for input and editing of molecules, is an indispensable part of every cheminfor- matics or molecular processing system. This review focuses on a special type of molecule editors, namely those that are used for molecule structure input on the web. Scientific computing is now moving more and more in the direction of web services and cloud computing, with servers scattered all around the Internet. Thus a web browser has become the universal scientific user interface, and a tool to edit molecules directly within the web browser is essential. The review covers a history of web-based structure input, starting with simple text entry boxes and early molecule editors based on clickable maps, before moving to the current situation dominated by Java applets. One typical example - the popular JME Molecule Editor - will be described in more detail. Modern Ajax server-side molecule editors are also presented. And finally, the possible future direction of web-based molecule editing, based on tech- nologies like JavaScript and Flash, is discussed. Introduction this trend and input of molecular structures directly A program for the input and editing of molecules is an within a web browser is therefore of utmost importance. indispensable part of every cheminformatics or molecu- In this overview a history of entering molecules into lar processing system. Such a program is known as a web applications will be covered, starting from simple molecule editor, molecular editor or structure sketcher.
    [Show full text]
  • A Web-Based 3D Molecular Structure Editor and Visualizer Platform
    Mohebifar and Sajadi J Cheminform (2015) 7:56 DOI 10.1186/s13321-015-0101-7 SOFTWARE Open Access Chemozart: a web‑based 3D molecular structure editor and visualizer platform Mohamad Mohebifar* and Fatemehsadat Sajadi Abstract Background: Chemozart is a 3D Molecule editor and visualizer built on top of native web components. It offers an easy to access service, user-friendly graphical interface and modular design. It is a client centric web application which communicates with the server via a representational state transfer style web service. Both client-side and server-side application are written in JavaScript. A combination of JavaScript and HTML is used to draw three-dimen- sional structures of molecules. Results: With the help of WebGL, three-dimensional visualization tool is provided. Using CSS3 and HTML5, a user- friendly interface is composed. More than 30 packages are used to compose this application which adds enough flex- ibility to it to be extended. Molecule structures can be drawn on all types of platforms and is compatible with mobile devices. No installation is required in order to use this application and it can be accessed through the internet. This application can be extended on both server-side and client-side by implementing modules in JavaScript. Molecular compounds are drawn on the HTML5 Canvas element using WebGL context. Conclusions: Chemozart is a chemical platform which is powerful, flexible, and easy to access. It provides an online web-based tool used for chemical visualization along with result oriented optimization for cloud based API (applica- tion programming interface). JavaScript libraries which allow creation of web pages containing interactive three- dimensional molecular structures has also been made available.
    [Show full text]
  • Spoken Tutorial Project, IIT Bombay Brochure for Chemistry Department
    Spoken Tutorial Project, IIT Bombay Brochure for Chemistry Department Name of FOSS Applications Employability GChemPaint GChemPaint is an editor for 2Dchem- GChemPaint is currently being developed ical structures with a multiple docu- as part of The Chemistry Development ment interface. Kit, and a Standard Widget Tool kit- based GChemPaint application is being developed, as part of Bioclipse. Jmol Jmol applet is used to explore the Jmol is a free, open source molecule viewer structure of molecules. Jmol applet is for students, educators, and researchers used to depict X-ray structures in chemistry and biochemistry. It is cross- platform, running on Windows, Mac OS X, and Linux/Unix systems. For PG Students LaTeX Document markup language and Value addition to academic Skills set. preparation system for Tex typesetting Essential for International paper presentation and scientific journals. For PG student for their project work Scilab Scientific Computation package for Value addition in technical problem numerical computations solving via use of computational methods for engineering problems, Applicable in Chemical, ECE, Electrical, Electronics, Civil, Mechanical, Mathematics etc. For PG student who are taking Physical Chemistry Avogadro Avogadro is a free and open source, Research and Development in Chemistry, advanced molecule editor and Pharmacist and University lecturers. visualizer designed for cross-platform use in computational chemistry, molecular modeling, material science, bioinformatics, etc. Spoken Tutorial Project, IIT Bombay Brochure for Commerce and Commerce IT Name of FOSS Applications / Employability LibreOffice – Writer, Calc, Writing letters, documents, creating spreadsheets, tables, Impress making presentations, desktop publishing LibreOffice – Base, Draw, Managing databases, Drawing, doing simple Mathematical Math operations For Commerce IT Students Drupal Drupal is a free and open source content management system (CMS).
    [Show full text]
  • DFT and QTAIM Study of the Tetra-Tert ... -.:. Michael Pittelkow
    Journal of Molecular Structure 1026 (2012) 127–132 Contents lists available at SciVerse ScienceDirect Journal of Molecular Structure journal homepage: www.elsevier.com/locate/molstruc DFT and QTAIM study of the tetra-tert-butyltetraoxa[8]circulene regioisomers structure ⇑ Gleb V. Baryshnikov a, Boris F. Minaev a, , Valentina A. Minaeva a,b, Alina T. Baryshnikova a, Michael Pittelkow c a Bohdan Khmelnytsky National University, 18031 Cherkasy, Ukraine b Theoretical Chemistry, School of Biotechnology, Royal Institute of Technology, SE-10691 Stockholm, Sweden c Department of Chemistry, University of Copenhagen, Universitetsparken 5, DK-2100 Copenhagen Ø, Denmark highlights " Tetra-tert-butyltetraoxa[8]circulene regioisomers were studied by DFT method. " Electronic density distribution was calculated by the QTAIM method. " The presence of stabilizing non-valence bonds is detected by X-ray experiment. " The HÁÁÁH contacts are dynamically unstable due to high ellipticity. " The energy of the HÁÁÁH and CHÁÁÁO contacts was estimated by the Espinosa equation. article info abstract Article history: The recently synthesized tetra-tert-butyltetraoxa[8]circulene regioisomers characterized by unusual Received 6 March 2012 solution-state aggregation behavior are calculated at the density functional theory (DFT) level with the Received in revised form 24 May 2012 quantum theory of atoms in molecules (QTAIMs) approach to the electron density distribution analysis. Accepted 24 May 2012 The presence of stabilizing intramolecular hydrogen bonds and hydrogen–hydrogen interactions in the Available online 31 May 2012 studied molecules is predicted and the energies of these interactions are estimated with QTAIM. Occur- rence of the CHÁÁÁO bonds is detected by the single-crystal X-ray analysis for two regioisomers, obtained Keywords: in high purity.
    [Show full text]
  • Titelei 1..30
    Johann Gasteiger, Thomas Engel (Eds.) Chemoinformatics Chemoinformatics: A Textbook. Edited by Johann Gasteiger and Thomas Engel Copyright 2003 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. ISBN: 3-527-30681-1 Related Titles from WILEY-VCH Hans-Dieter HoÈltje, Wolfgang Sippl, Didier Rognan, Gerd Folkers Molecular Modeling 2003 ISBN 3-527-30589-0 Helmut GuÈnzler, Hans-Ulrich Gremlich IR Spectroscopy An Introduction 2002 ISBN 3-527-28896-1 Jure Zupan, Johann Gasteiger Neural Networks in Chemistry and Drug Design An Introduction 1999 ISBN 3-527-29778-2 (HC) ISBN 3-527-29779-0 (SC) Siegmar Braun, Hans-Otto Kalinowski, Stefan Berger 150 and More Basic NMR Experiments A Practical Course 1998 ISBN 3-527-29512-7 Johann Gasteiger, Thomas Engel (Eds.) Chemoinformatics A Textbook Editors: This book was carefully produced. Never- theless, editors, authors and publisher do Prof. Dr. Johann Gasteiger not warrant the information contained Computer-Chemie-Centrum and Institute therein to be free of errors. Readers are ofOrganic Chemistry advised to keep in mind that statements, University ofErlangen-NuÈrnberg data, illustrations, procedural details or NaÈgelsbachstraûe 25 other items may inadvertently be inaccurate. 91052 Erlangen Germany Library of Congress Card No.: applied for A catalogue record for this book is available from the British Library. Dr. Thomas Engel Computer-Chemie-Centrum and Institute Bibliographic information published by ofOrganic Chemistry Die Deutsche Bibliothek University ofErlangen-NuÈrnberg Die Deutsche Bibliothek lists this publica- NaÈgelsbachstraûe 25 tion in the Deutsche Nationalbibliografie; 91052 Erlangen detailed bibliographic data is available in the Germany Internet at http://dnb.ddb.de ISBN 3-527-30681-1 c 2003 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co.
    [Show full text]
  • Formation of Β-Cyclodextrin Complexes in an Anhydrous Environment
    JMolModel (2016) 22:207 DOI 10.1007/s00894-016-3061-6 ORIGINAL PAPER Formation of β-cyclodextrin complexes in an anhydrous environment Hocine Sifaoui1 & Ali Modarressi2 & Pierre Magri2 & Anna Stachowicz-Kuśnierz3 & Jacek Korchowiec3 & Marek Rogalski2 Received: 16 December 2015 /Accepted: 3 July 2016 # The Author(s) 2016. This article is published with open access at Springerlink.com Abstract The formation of inclusion complexes of β- Keywords β-Cyclodextrin . Differential scanning cyclodextrin was studied at the melting temperature of guest calorimetry . Inclusion complexes . Polyaromatics . Organic compounds by differential scanning calorimetry. The com- acids . Molecular modeling plexes of long-chain n-alkanes, polyaromatics, and organic acids were investigated by calorimetry and IR spectroscopy. The complexation ratio of β-cyclodextrin was compared with results obtained in an aqueous environment. The stability and Introduction structure of inclusion complexes with various stoichiometries were estimated by quantum chemistry and molecular dynam- Many lipophilic drug molecules display low bioavailability ics calculations. Comparison of experimental and theoretical that hinder their efficacy [1]. Cyclodextrins, which form stable results confirmed the possible formation of multiple inclusion complexes with numerous molecules, are used to improve complexes with guest molecules capable of forming hydrogen aqueous solubility and bioavailability. β-Cyclodextrin (β- bonds. This finding gives new insight into the mechanism of CD) is composed of seven glucopyranose units forming a formation of host–guest complexes and shows that hydropho- cyclic, cone-shaped cavity with a hydrophilic outer surface bic interactions play a secondary role in this case. and a relatively hydrophobic inner surface [2]. This molecular structure of β-CD allows the formation of complexes with a large variety of organic molecules of different shape and po- larity [3–8].
    [Show full text]
  • Computer-Aided Information Retrieval and Management System from Scientific Documents
    Computergestützte Informationsbeschaffung und -verwaltung aus wissenschaftlichen Dokumenten Computer-aided information retrieval and management system from scientific documents Zur Erlangung des akademischen Grades eines DOKTORS DER NATURWISSENSCHAFTEN (Dr. rer. nat.) von der KIT-Fakultät für Chemie und Biowissenschaften des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) genehmigte DISSERTATION von M.Sc. Thanh Cam An Nguyen aus Hue, Vietnam Dekan: Prof. Dr. Manfred Wilhelm Referent: Prof. Dr. Stefan Bräse Koreferent: Prof. Dr. Ralf H. Reussner Tag der mündlichen Prüfung: 12.12.2019 Für meine Familie, meine Freunde und mich. Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind. - Albert Einstein Die vorliegende Arbeit wurde in der Zeit vom 15.06.2016 bis 06.11.2019 am Institut für Organische Chemie der Fakultät für Chemie und Biowissenschaften am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Campus Nord unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Bräse angefertigt. Hiermit versichere ich, die vorliegende Dissertation selbstständig verfasst und ohne unerlaubte Hilfsmittel angefertigt zu haben. Es wurden keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt. Die aus Quellen – wörtlich oder inhaltlich – entnommenen Stellen wurden als solche kenntlich gemacht. Die Arbeit wurde bisher weder in gleicher, noch in ähnlicher Form einer anderen Prüfungsbehörde vorgelegt oder veröffentlicht. Ich habe die Regeln zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis im Karlsruher Institut für Technologie (KIT) beachtet. Table
    [Show full text]
  • Open Source Molecular Modeling
    Accepted Manuscript Title: Open Source Molecular Modeling Author: Somayeh Pirhadi Jocelyn Sunseri David Ryan Koes PII: S1093-3263(16)30118-8 DOI: http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.jmgm.2016.07.008 Reference: JMG 6730 To appear in: Journal of Molecular Graphics and Modelling Received date: 4-5-2016 Accepted date: 25-7-2016 Please cite this article as: Somayeh Pirhadi, Jocelyn Sunseri, David Ryan Koes, Open Source Molecular Modeling, <![CDATA[Journal of Molecular Graphics and Modelling]]> (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.jmgm.2016.07.008 This is a PDF file of an unedited manuscript that has been accepted for publication. As a service to our customers we are providing this early version of the manuscript. The manuscript will undergo copyediting, typesetting, and review of the resulting proof before it is published in its final form. Please note that during the production process errors may be discovered which could affect the content, and all legal disclaimers that apply to the journal pertain. Open Source Molecular Modeling Somayeh Pirhadia, Jocelyn Sunseria, David Ryan Koesa,∗ aDepartment of Computational and Systems Biology, University of Pittsburgh Abstract The success of molecular modeling and computational chemistry efforts are, by definition, de- pendent on quality software applications. Open source software development provides many advantages to users of modeling applications, not the least of which is that the software is free and completely extendable. In this review we categorize, enumerate, and describe available open source software packages for molecular modeling and computational chemistry. 1. Introduction What is Open Source? Free and open source software (FOSS) is software that is both considered \free software," as defined by the Free Software Foundation (http://fsf.org) and \open source," as defined by the Open Source Initiative (http://opensource.org).
    [Show full text]
  • Predikce Hodnot Pka Na Základě EEM Atomových Nábojů
    MASARYKOVA UNIVERZITA PRˇ I´RODOVEˇ DECKA´ FAKULTA NA´ RODNI´ CENTRUM PRO VY´ZKUM BIOMOLEKUL Diplomova´pra´ce BRNO 2013 STANISLAV GEIDL MASARYKOVA UNIVERZITA PRˇ I´RODOVEˇ DECKA´ FAKULTA NA´ RODNI´ CENTRUM PRO VY´ZKUM BIOMOLEKUL Predikce hodnot pKa na za´kladeˇ EEM atomovy´ch na´boju˚ Diplomova´pra´ce Stanislav Geidl Vedoucı´pra´ce: prof. RNDr. Jaroslav Kocˇa, DrSc. Konzultant: RNDr. Radka Svobodova´Varˇekova´, Ph.D. Brno 2013 Bibliograficky´za´znam Autor: Bc. Stanislav Geidl Prˇı´rodoveˇdecka´fakulta, Masarykova univerzita Na´rodnı´centrum pro vy´zkum biomolekul Na´zev pra´ce: Predikce hodnot pKa na za´kladeˇEEM atomovy´ch na´boju˚ Studijnı´program: Biochemie Studijnı´obor: Chemoinformatika a bioinformatika Vedoucı´pra´ce: prof. RNDr. Jaroslav Kocˇa, DrSc. Akademicky´rok: 2012/2013 Pocˇet stran: xi + 78 Klı´cˇova´slova: disociacˇnı´konstanta, pKa, QSPR, vı´cerozmeˇrna´linea´rnı´ regrese, atomove´ na´boje, kvantova´ mechanika, EEM, fenoly, karboxylove´kyseliny Bibliographic Entry Author: Bc. Stanislav Geidl Faculty of Science, Masaryk University National Centre for Biomolecular Research Title of Thesis: Predicting pKa values from EEM atomic charges Degree Programme: Biochemistry Field of Study: Chemoinformatics and Bioinformatics Supervisor: prof. RNDr. Jaroslav Kocˇa, DrSc. Academic Year: 2012/2013 Number of Pages: xi + 78 Keywords: dissociation constant, pKa, QSPR, multilinear regres- sion, partial atomic charge, quantum mechanics, EEM, phenols, carboxilic acids Abstrakt Disociacˇnı´ konstanta pKa je velmi du˚lezˇitou vlastnostı´ molekuly, a proto je vy´voj spolehlivy´ch a rychly´ch metod pro predikci pKa jednou z klı´cˇovy´ch oblastı´ vy´zkumu. Tato pra´ce zjisˇt’uje, jestli lze predikovat pKa pomocı´QSPR modelu˚ vyuzˇı´vajı´cı´ch empiricke´atomove´na´boje, konkre´tneˇna´boje vypocˇı´tane´metodou EEM (Electronegativity Equalization Method).
    [Show full text]
  • Multiwfn - a Multifunctional Wavefunction Analyzer
    Multiwfn - A Multifunctional Wavefunction Analyzer - Software Manual with abundant tutorials and examples in Chapter 4 Version 3.3.8 2015-Dec-1 http://Multiwfn.codeplex.com Tian Lu [email protected] Beijing Kein Research Center for Natural Sciences (www.keinsci.com) !!!!!!!!!! ALL USERS MUST READ !!!!!!!!!! I know, most people, including myself, are unwilling to read lengthy manual. Since Multiwfn is a heuristic and very user-friendly program, it is absolutely unnecessary to read through the whole manual before using it. However, you should never skip reading following content! 1. The BEST way to get started quickly is directly reading Chapter 1 and the tutorials in Chapter 4. After that if you want to learn more about Multiwfn, then read Chapters 2 and 3. Note that the tutorials and examples given in Chapter 4 only cover the most frequently used functions of Multiwfn. Some application skills are described in Chapter 5, which may be useful for you. 2. Different functions of Multiwfn require different type of input file, please read Section 2.5 for explanation. 3. If you do not know how to copy the output of Multiwfn from command-line window to a plain text file, consult Section 5.4. If you do not know how to enlarge screen buffer size of command-line window of Windows system, consult Section 5.5. 4. If the error “No executable for file l1.exe” appears in screen when Multiwfn is invoking Gaussian, you should set up Gaussian environment variable first. For Windows version, you can refer Appendix 1. (Note: Most functions in Multiwfn DO NOT require Gaussian installed on your local machine) 5.
    [Show full text]
  • Amber 2021 Reference Manual (Covers Amber20 and Ambertools21)
    Amber 2021 Reference Manual (Covers Amber20 and AmberTools21) Amber 2021 Reference Manual (Covers Amber20 and AmberTools21) Principal contributors to the current codes: David A. Case (Rutgers) Robert E. Duke (UNT) Ross C. Walker (UC San Diego, GSK) Nikolai R. Skrynnikov (Purdue, SPbU) Thomas E. Cheatham III (Utah) Oleg Mikhailovskii (Purdue, SPbU) Carlos Simmerling (Stony Brook) Yi Xue (Tsinghua) Adrian Roitberg (Florida) Sergei A. Izmailov (SPbU) Kenneth M. Merz (Michigan State) Koushik Kasavajhala (Stony Brook) Ray Luo (UC Irvine) Kellon Belfon (Stony Brook) Pengfei Li (Yale, Loyola) Jana Shen (Maryland) Tom Darden (OpenEye) Robert Harris (Maryland) Celeste Sagui (NCSU) Alexey Onufriev (Virginia Tech) Feng Pan (FSU) Saeed Izadi (Virginia Tech, Genentech) Junmei Wang (Pitt) Xiongwu Wu (NIH) Daniel R. Roe (NIH) Holger Gohlke (Düsseldorf/FZ Jülich) Scott LeGrand (NVIDIA) Stephan Schott-Verdugo (FZ Jülich) Jason Swails (Lutron) Ruxi Qi (UC Irvine) Andreas W. Götz (UC San Diego) Haixin Wei (UC Irvine) Jamie Smith (USC) Shiji Zhao (UC Irvine) David Cerutti (Rutgers) Edward King (UC Irvine) Taisung Lee (Rutgers) George Giambasu (Rutgers) Darrin York (Rutgers) Jian Liu (Peking Univ.) Tyler Luchko (CSU Northridge) Hai Nguyen (Rutgers) Viet Man (Pitt) Scott R. Brozell (Rutgers) Vinícius Wilian D. Cruzeiro (UC San Diego) Andriy Kovalenko (NINT) Gérald Monard (U. Lorraine) Mike Gilson (UC San Diego) Yinglong Miao (Kansas) Ido Ben-Shalom (UC San Diego) Jinan Wang (Kansas) Tom Kurtzman (CUNY) Romain M. Wolf (Bangkok, Thailand) Sergio Pantano (Inst. Pasteur, Uruguay) Charles Lin (Silicon Therapeutics) Matias Machado (Inst. Pasteur, Uruguay) G. Andrés Cisneros (UNT) H. Metin Aktulga (Michigan State) Ali Rahnamoun (Michigan State) Mehmet Cagri Kaymak (Michigan State) Chi Jin (Michigan State) Kurt A.
    [Show full text]