Simulación computacional avanzada en Química, Bioquímica y Ciencias de los Materiales.

Curso de posgrado Teórico-Práctico:

Simulación computacional avanzada en Química, Bioquímica y Ciencias de Materiales.

1 al 12 de Agosto de 2011

Dto de Química Biológica y DQIAyQF-INQUIMAE

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEN) Universidad de Buenos Aires (UBA)

Docentes: Marcelo A. Martí, Damián Scherlis, Adrián Turjanski, Dario A. Estrin., Luciana Carece y Alejandro Nadra

Objetivos del curso: proveer a alumnos de Doctorado en las áreas de Física, Química y Biología, de los conceptos teóricos y herramientas necesarias para utilizar los métodos de Simulación Computacional en el desarrollo de sus temas de investigación.

Contacto/Preinscripción mail a: lula@qi.fcen.uba.ar, Subjetc: Curso_SC.

Por favor indicar en el cuerpo del mail los siguientes ítems:

Nombre Completo, DNI, Filiación, Director de Tesis.

a) Posee conocimientos de Linux Si/No, b) Posee experiencia en técnicas de SC Si/No, c) Tema principal de interés Química/Biología/Materiales d) Grado de avance en el Doctorado 1-5. e) Precisa alojamiento en BsAs Si/No.

Programa Analítico:

1) Concepto de simulación computacional en Ciencia: relación entre experimento, teoría y simulación. Simulación computacional en Química. Modelos existentes para la determinación de la superficie de energía potencial. Planteo de estrategias de simulación para responder interrogantes de interés químico.

2) Métodos ab-initio. Ecuaciones de Hartree-Fock. Funciones de base. Determinación de propiedades moleculares. Métodos semiempíricos. Idea general e implementaciones CNDO, MNDO, INDO. Modelos semiempíricos basados en parametrización: Métodos AM1 y PM3. Teoría del funcional de la densidad. Teoremas fundamentales. Implementación de Kohn y Sham. Rango de aplicabilidad, ventajas y desventajas de las distintas técnicas de estructura electrónica.

3) Métodos de campos de fuerzas parametrizados. Campos de fuerzas para agua. Modelos de campo medio. Esquemas SPC, TIP3P, y TIP4P. Modelos polarizables. Esquemas de dipolo puntual y de carga fluctuante. Campos de fuerzas para biomoléculas. Potenciales AMBER y CHARMM. Construcción de un Campo de Fuerzas y Derivación de parámetros (Parámetros de unión y no-unión y determinación de cargas parciales mediante ajuste a potencial electrostático).

Métodos de integración de las ecuaciones de Newton para la dinámica molecular. Modelos de solvente, explícitos, implícitos, modelos de agua (TIP3P, TIP4P, SPC, modelos de carga fluctuante). Condiciones periódicas de contorno (PBC) y sumas de Ewald.

4) Termodinámica estadística. Conceptos básicos. Aplicación a técnicas de simulación. Ensambles. Función de partición y propiedades termodinámicas. Hipótesis ergódica. Esquema de simulación de Monte Carlo. Esquema de Dinámica Molecular. Detalles técnicos. Ejemplos de simulaciones de Monte Carlo y Dinámica Molecular. Determinación de propiedades estructurales y dinámicas. Termostatos (Berendsen, Nose). Dinámica de Langevin.

5) Cálculos de energía libre: Funciones termodinámicas Energía y Entropía. Métodos de muestreo sesgado (Umbrella Sampling). Métodos basados en transformaciones termodinámicas (integración termodinámica, teoría de perturbaciones FEP). Dinámica Molecular Guiada y aproximaciones de no equilibrio, relación entre trabajo y reversibilidad: ecuación (igualdad) de Jarzynski. Violaciones a la segunda ley. Muestreo de ligando implícito (ILS). Metadinámica.

6) Cálculo de Sistemas Extendidos-Simulacion de Materiales

Estructura electrónica de sistemas extendidos: polímeros, sólidos y superficies. Funciones de Bloch. Diagramas de bandas y nivel de Fermi. Densidad de estados. Implementación metodológica: funciones de base deslocalizadas y pseudopotenciales. Cálculo de la energía superficial, reconstrucciones, función trabajo, energía de adsorción.

7) Dinámica de Proteínas

Estabilidad de la Dinámica proteica y su caracterización. Cálculo de las desviaciones cuadráticas medias (RMSD). Cálculo de la Fluctuación media (RMSF). Clusterización, Modos normales y Modos Esenciales. Correlación de Movimientos. Coeficientes de involucramiento. Modelos de Alosterismo, cambio poblacional vs estereoquímico La hemoglobina como ejemplo de proteína alostérica. Modelos de alosterismo.

8 ) Métodos de prediccion de complejos Macromoleculares

Interacción proteína ligando, métodos de predicción y cálculo de afinidades. Contribuciones a la energía libre de unión. Cálculo del término de energía, predicción del cambio en la entropía de unión, predicción del cambio en la energía libre de solvatación. Métodos de Poisson Boltzman y Generalizado de Born (mmpb(gb)sa). Métodos de predicción del complejo basados en algoritmos genéticos (Autodock). Métodos basados en transformadas de Fourier (FFT). Uso de grillas (FT-Dock). Funciones de Scoring (Métodos de partición electrostática, de contacto-vdw y solvatación, uso de energías atómicas de contacto (ACE)). Interacción proteína-proteína. Métodos de predicción de complejos proteína-proteína, homo y heterodímeros, formación de multímeros. Métodos de clusterización (Clus-pro). Métodos de complementaridad de superficie (Patch-Dock). Caracterización de los complejos. Interacción proteína-proteína en complejos de transferencia electrónica.

9) Modelos de multiescala y de Grano-Grueso.

Modelos Grano Grueso. Métodos Multiescala y multiréplicas. Combinación de Dinámica Molecular y muestreo por Monte Carlo. Muestreo en múltiples temperaturas. Muestreo en múltiples escalas de representación (all-atom y grano-grueso). Simulaciones de Réplica Exchange. Modelos de plegamiento, paradoja de Levinthal y estructuras decoy. Teoría del camino de plegamiento. Teoría del embudo o de los paisajes energéticos. Interacciones nativas y no nativas. Rugosidad del paisaje energético.. Cinética y termodinámica de plegamiento. Medición y cálculo de factores-f. Teoría de la Frustración en las estructuras proteicas..

10) Métodos Híbridos Cuántico-Clásicos.

Modelado de fenómenos reactivos. Efectos del entorno. Modelos del continuo. Esquemas de Onsager y esquema PCM. Métodos híbridos cuántico-clásico (QM-MM). Esquemas aditivos. Acoplamiento cuántico-clásico. Componente electrostática: esquemas de carga fija y polarizables. Modelos sustractivos: método ONION e IMOMO. Ejemplos de aplicaciones QM-MM. Fenómenos de solvatación acuosa. Procesos enzimáticos. Cálculos de mecanismos de reacción, cálculo de barreras energéticas, búsqueda del camino de mínima energía, cálculo de barreras de energía libre. Coeficiente de trasmisión. Contribuciones a la catálisis. Teoría del complejo activado, teoría de la trampa entrópica.

11) Modalidad de los Trábajos Prácticos:

Los trabajos prácticos consistiran en el 50% del tiempo del curso. En los mismos el alumno aprendera en una primera etapa a utilizar las herramientas basicas genericas para la realización de a) simulaciones cuánticas o ab-initio (utilizando los progrmas programa Gaussian y SIESTA o Quantum Expreso) b) Simulaciones Clásicas (Biomoleculas y clusters) utilizando el programa Amber. c) Desarrollo y la obtencion de parametros espcificos para un sístema de ínteres. d) la obtencion de valores de energía libre para un proceso utilizando diferentes esquemas de muestreo.

En una segunda etapa El alumno utilizara las ténicas aprendidas anteriomente aplicadas a un problema de ínteres propio con la ayuda de los docentes

Objetivos del curso: proveer a alumnos de Doctorado en las áreas de Física, Química y Biología, de los conceptos teóricos y herramientas necesarias para utilizar los métodos de Simulación Computacional en el desarrollo de sus temas de investigación.

Contacto/Preinscripción mail a: marti.marcelo@gmail.com, o aturjans@gmail.com, Subjetc: Curso_SC.

Por favor indicar en el cuerpo del mail los siguientes ítems:

Nombre Completo, DNI, Filiación, Director de Tesis.

a) Posee conocimientos de Linux (Si/No)
b) Posee experiencia en técnicas de SC (Si/No)
c) Tema principal de interés (Química/Biología/Materiales)
d) Grado de avance en el Doctorado (1-5)
e) Precisa alojamiento en BsAs (Si/No)