simulación multiescalar de sistemas macromoleculares de interés

simulación multiescalar de sistemas macromoleculares de interés

X CURSO DE INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN EN
ESTRUCTURA DE LA MATERIA
SIMULACIÓN MULTIESCALAR DE
SISTEMAS MACROMOLECULARES
DE INTERÉS BIOLÓGICO Y
SINTÉTICO
Javier Ramos
Biophysics of Macromolecular Systems group
(BIOPHYM)
Departamento de Física Macromolecular
Instituto de Estructura de la Materia – CSIC
http://www.biophym.iem.csic.es/
[email protected]
ÍNDICE
Presentación del grupo BIOPHYM
Líneas de investigación en física y biofísica macromolecular.
Herramientas usadas en la modelización de macromoléculas.
Problema de las escalas de espacio-temporales. Simulación multiescala
Cristalización de poliolefinas en
arquitectura molecular
Dinámica de poliolefinas en el estado fundido
Modelos de grano grueso “Martini” para proteínas
Formación de poros. Bactericida AS-48
Receptores del factor de crecimiento epitelial humano
disolución. Efecto
de
la
PRESENTACIÓN DEL GRUPO BIOPHYM
1976-1994
Relacionar la estructura
y morfología con las
propiedades físicas del
solido macromolecular
+
1996-2004
Arquitectura molecular y
propiedades físicas del
fundido. Inicio de la
química computacional en
el grupo (MM, QM y DFT)
Biophysics of macromolecular systems group (BIOPHYM)
Dr. Juan Francisco
Dr. Victor Cruz
Vega Dr. Rafael Núñez
Dra. Sonia
Martínez Prof. Javier
Dr. Javier Ramos
Sara Sanmartín
Felipe Franco
Martínez de
Salazar
+
2004-2008
Integración de los
experimentos y
simulaciones en procesos
de cristalización y
dinámica de polímeros.
+
2008-2013
Uso y desarrollo del
conocimiento adquirido
para el estudio de
sistemas de interés
biológico. Nacimiento de
BIOPHYM
http://www.biophym.iem.csic.es/biophym
LÍNEAS GENERALES DE INVESTIGACIÓN EN BIOPHYM
Física de polímeros
Realizar estudios básicos (experimentales y computacionales) del mecanismo de cristalización
polimérica y de las relaciones entre estructura y dinámica de sistemas poliméricos.
Análisis y visualización de estructuras macromoleculares sintéticas mediante microscopia electrónica
de barrido (SEM) y transmisión (TEM).
Desarrollar nuevos códigos computaciones y realizar simulaciones para obtener información sobre los
mecanismos de plegado de macromoléculas sintéticas.
Cristalización de poliolefinas
J. Martínez-Salazar, P.J. Barham, A. Keller, J. Mat. Sci.
(1985)
S. Sanmartín, J. Ramos and J. Martínez-Salazar
Macromolecular Symposia (2011)
J. Ramos and J. Martínez-Salazar J Pol Sci: Pol Phys (2011)
Compatibilidad y dinámica de
mezclas (poliolefinas)
Chen L, Qian H, Lu Z, Li Z, Sun, C, J. Phys Chem B,(2006)
Materiales compuestos
J.F. Vega, J. Martínez-Salazar, M. Trujillo, M.L. Arnal, A.J. Müller,
St. Bredeau and Ph. Dubois
Macromolecules (2009)
LÍNEAS GENERALES DE INVESTIGACIÓN EN BIOPHYM
Biofísica
Establecer nuevas líneas de preparación, análisis y visualización de biomacromoléculas mediante
microscopia de barrido y transmisión (STEM).
Desarrollar nuevos códigos computaciones y realizar simulaciones para establecer correspondencias
entre estructura y funcionalidad biológica.
Ciencias de la salud: Estudios biofísicos del stress, cáncer y declive cognitivo.
Receptores EGFR-HER (Cáncer)
J.F. Franco-González, V.L. Cruz , J. Ramos and J. MartínezSalazar Journal of Molecular Modeling 19, 1227 (2013)
J.F. Franco-González, J. Ramos, V.L. Cruz and J. MartínezSalazar Journal of Molecular Modeling 19, 931 (2013)
Conformaciones de péptidos
V. Cruz, J. Ramos and J. Martínez-Salazar . The Journal of
Physical Chemistry B116, 469-475 (2012),
V. Cruz, J. Ramos and J. Martínez-Salazar . The Journal of
Physical Chemistry B 115, 4880-4886 (2011)
Modelos evolutivos en poblaciones
de parásitos. Enfermedad de Chagas
Giovani Godina, Istituto di Anatomia degli Animali
Domestic. Universitá di Torino, Italia. 2002
HERRAMIENTAS USADAS EN LA MODELIZACIÓN DE MACROMOLÉCULAS
HARDWARE
SOFTWARE
Programación y
pruebas (test).
Análisis de
resultados
Producción en serie
y paralelo de
sistemas
relativamente
pequeños
“CLUSTER”
TRUENO
http://portalhpc.csic.es/Plone
Producción en
paralelo de grandes
sistemas
GAUSSIAN
http://www.cesga.es
FINISTERRAE y SVG
http://www.bsc.es
MARENOSTRUM
ADF:
Amsterdam
Density
Functional
Software
Materials Studio
Suite
HERRAMIENTAS USADAS EN LA MODELIZACIÓN DE MACROMOLÉCULAS
HARDWARE – USO DE GPUs EN EL CALCULO CIENTÍFICO
Democratización de la Supercomputación
Intel Xeon 6 cores, 16GB RAM
4 GTX680 GPU
214851 átomos
PROBLEMA DE LAS ESCALAS DE ESPACIO-TEMPORALES.
SIMULACIÓN MULTI-ESCALA
Temporal scale: ~fs- ps
Length scale:
Bond Vibrations
~ns- µs
~ µs-ms
>s
Physical ageing in glass
Conformational
transitions
Microphase separation
EJEMPLOS EN FÍSICA DE POLÍMEROS
SINTÉTICOS (POLIOLEFINAS)
CRISTALIZACIÓN DE POLIOLEFINAS EN DISOLUCIÓN. EFECTO DE LA
ARQUITECTURA MOLECULAR
0.00
C2000
-0.05
-0.10
DS/DT*
-0.15
-0.20
11.37 (PE-10C1)
-0.25
-0.30
-0.35
11.66 (Linear)
Linear
PE-05C1
PE-10C1
11.49 (PE-05C1)
-0.40
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
T*
0.00
-0.05
-0.10
DS/DT*
-0.15
-0.20
11.28 (PE-10C4)
-0.25
-0.30
-0.35
Linear
PE-05C4
11.44(PE-05C4)
PE-10C4
11.66 (Linear)
z
-0.40
PE-00
PE-05C 1
PE-10C 1
PE-05C 4
PE-10C 4
14
13
12
11
10
9
T*
x
S. Sanmartín, Tesis, 2013
S. Sanmartín, J. Ramos and J. Martínez-Salazar Macromolecular Symposia (2011)
J. Ramos and J. Martínez-Salazar J Pol Sci: Pol Phys (2011)
8
7
6
5
CRISTALIZACIÓN ISOTERMA DE POLIOLEFINAS EN EL FUNDIDO
T
10
lineal
lineal
C1
R1C
C4
R4C
9
8
SS(q)
(q)
7
6
5
4
3
2
1
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.0
4.5
4.5
-1-1
(Å ))
qq(Å
S. Sanmartín, J. Ramos, J. Martínez-Salazar. En preparación (2013)
5.0
5.0
CRISTALIZACIÓN NO-ISOTERMA DE POLIOLEFINAS EN EL FUNDIDO.
MODELOS DE GRANO GRUESO
Efecto de la
arquitectura molecular
Polietileno
Rigidez Angular
H
H
C
gt
tt
Conectividad
Volumen
Excluido
C
H
H
Efecto de la velocidad
de cristalización
S. Sanmartín, J. Ramos, J. Martínez-Salazar. En preparación (2013)
DINÁMICA DE POLIOLEFINAS EN EL ESTADO FUNDIDO
In a Monte Carlo simulation we attempt to follow the `time dependence’ of
a model for which change, or growth, does not proceed in some rigorously
predefined fashion (e.g. according to Newton’s equations of motion) but
rather in a stochastic manner which depends on a sequence of random
numbers which is generated during the simulation. Landau and Binder, A
Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics (Cambridge U. Press,
Cambridge U.K., 2000), p. 1.
SCB end bridge move
πij
i
j
πji exp{-βU(j)}
πik
exp{-βU(i)}
πki
k
exp{-βU(k)}
 α( j → i)

acc(i → j) = min 1,
exp {−β [U(j) − U(i)]}
 α(i → j)

Designing creative ("clever")
MC moves
Ramos J, Peristeras LD, Theodorou DN, Macromolecules, 2007
DINÁMICA DE POLIOLEFINAS EN EL ESTADO FUNDIDO
Ramos J, Vega JF, Theodorou DN, Martinez-Salazar J. Macromolecules, 2008
Ramos J, Vega JF, Martinez-Salazar J. Soft Matter, 2012
Moorthi K, Kamio K, Ramos J, Theodorou DN, Macromolecules, 2013
EJEMPLOS EN FÍSICA DE MACROMOLÉCULAS
DE INTERÉS BIOLÓGICO
MODELOS DE GRANO GRUESO “MARTINI” PARA PROTEÍNAS
S.J. Marrink, A.H. Vries, A.E. Mark, J. Phys. Chem B (2004)
S.J. Marrink, H.J. Risselada, S. Yefimov, D.P. Tieleman, A.H. Vries, J. Phys. Chem B (2007)
FORMACIÓN DE POROS.
BACTERICIDA AS-48
HUMAN EPIDERMAL GROWTH FACTOR RECEPTORS
HUMAN EPIDERMAL GROWTH FACTOR RECEPTORS
CONCLUSIONES
CONCLUSIONS
CAN WE BELIEVE IN SIMULATIONS?
NARROW-MINDED EXPERIMENTALIST
NARROW-MINDED SIMULATOR
EXPERIMENTALIST GUY
SYNERGY BETWEEN
EXPERIMENT/SIMULATION
SIMULATOR GUY
GRACIAS POR VUESTRA
ATENCIÓN