Зачастую в сообществе кроме познавательных статей, красивых фотографий и профессионального юмора люди выкладывают посты с просьбой о помощи/советом от химика по различным вопросам бытового плана. Конечно, химики имеют представления об основных понятиях, но у всех есть то или иное направление, которым конкретно они занимаются и в котором они более компетентны, тогда как в других областях знают лишь общие факты.
В связи с этим я подумал, было бы неплохо, если в комментариях к этому посту отпишутся люди, которые при случае смогут проконсультировать другого пользователя по теме, в которой сами хорошо разбираются.
Таким образом, начну с себя :)
@Mircenall - направление: аналитическая химия (в прошлом химическая технология редких и рассеянных элементов).
Области: химия вольфрама, молибдена, титана и меди, химический анализ питьевой воды, определение полифенолов и комплексонов, спектрофотометрия, химия минералов.
Разработан гибридный метод, объединяющий траекторный подход MASH и теорию секулярного Редфилда для точного описания динамики открытых квантовых систем.
Гибридный метод Redfield–MASH позволяет исследовать взаимодействие двухуровневой квантовой системы с большим числом классических степеней свободы и марковским квантовым резервуаром, используя фреймворк MASH для обработки неадиабатической связи и секулярную теорию Redfield для описания связи с квантовым резервуаром.
В статье представлен метод, позволяющий эффективно моделировать неадиабатическую динамику в сложных молекулярных системах с классическими степенями свободы и квантовыми окружениями.
Моделирование динамики неадиабатических процессов в сложных молекулярных системах представляет собой вычислительную задачу из-за необходимости учета как квантовых, так и классических степеней свободы. В данной работе, 'Open quantum-classical systems: A hybrid MASH master equation', предложен гибридный подход, сочетающий траекторный метод MASH с секулярной теорией Редфилда для эффективного описания диссипативной динамики открытых квантовых систем. Разработанный метод позволяет моделировать взаимодействие квантового подсистемы с марковскими квантовыми резервуарами и немарковскими классическими степенями свободы. Возможно ли применение этого подхода для изучения более сложных процессов, таких как фотосинтез или спектроскопия в конденсированных средах?
Взаимодействие с Окружением: Основа Квантовой Динамики
Описание взаимодействия систем с окружающей средой – центральная задача квантовой химии и физики, сопряженная со значительными теоретическими трудностями. Традиционные подходы часто используют приближения, которые могут приводить к неточностям, особенно при сильном взаимодействии или длинных корреляциях. Точное описание этого взаимодействия критически важно для понимания передачи энергии, динамики реакций и декогеренции, требуя учета не только энергии, но и когерентности и корреляций. Эффективное моделирование требует баланса между точностью и вычислительными затратами, а каждая оптимизация должна тщательно анализироваться, чтобы не нарушить фундаментальные принципы взаимодействия.
Исследование динамики заселения верхнего адиабатического состояния показало, что для изолированной системы квантовые и MASH-вычисления дают схожие результаты, в то время как результаты квантового Redfield и гибридного Redfield–MASH методов для связанной системы–полости демонстрируют влияние взаимодействия с полостью, при этом погрешность, оцениваемая как 95% доверительный интервал для 10⁵ траекторий гибридного метода, отображается в виде полос погрешностей.
Гибридные Подходы: Мост Между Квантовым и Классическим Мирами
Метод "Гибридный Redfield-MASH" – эффективное решение для моделирования открытых квантовых систем, сочетающее преимущества классических траекторных методов и квантово-механических формализмов. Он позволяет преодолеть ограничения стандартных методов, описывая классические степени свободы явно, а квантовые ванны – с помощью теории Редфилда. Метод использует разделение временных масштабов для детального рассмотрения как быстрых, так и медленных процессов, при этом вычислительные затраты сопоставимы с методом MASH. Точность метода подтверждена сравнением с более ресурсоемким методом HEOM.
Сравнение динамики заселения диабатического состояния |a⟩, полученной методами MASH, секулярной теории Redfield, гибридным Redfield–MASH и HEOM, показало, что гибридный метод обеспечивает наилучшее соответствие результатам HEOM, при этом погрешность, оцениваемая как 95% доверительный интервал для 10⁴ траекторий гибридного метода, отображается в виде полос погрешностей, а вклад в спектральную плотность от медленной (синий), быстрой (красный) ванн и общей спектральной плотности спин-бозонной системы (фиолетовый) представлен на вставке.
Уравнение Главного Уравнения и Гибридная Структура: Основа Точного Моделирования
Уравнение Линдблада предоставляет математически строгую основу для описания динамики открытых квантовых систем, гарантируя положительную определенность матрицы плотности. Для упрощения численного решения часто используется секулярное приближение, удаляющее быстро осциллирующие члены и обеспечивающее численную стабильность. Комбинирование подходов на основе уравнения главного уравнения и гибридной структуры позволяет обеспечить согласованное и точное описание диссипации и декогеренции, демонстрируя качественное соответствие результатам, полученным с использованием точной формальной интегральной теории HEOM.
Гибридный метод демонстрирует два различных механизма изменения активного состояния: энергосберегающие неадиабатические «переходы», опосредованные связью с классическими координатами при прохождении спин-вектора через плоскость экватора, и стохастические «скачки», инициированные операторами Линдблада, связывающими систему с квантовой ванной.
Неадиабатические Эффекты: Взгляд за Грань Традиционной Динамики
Моделирование неадиабатических процессов, при которых системы переходят между электронными состояниями, требует особого подхода. Традиционные методы, такие как 'Surface Hopping', могут сталкиваться с проблемами сохранения энергии или искусственным затуханием. Взаимодействие между неадиабатической связью и влиянием окружающей среды может приводить к неожиданной динамике, подчеркивая необходимость комплексных симуляций, учитывающих все значимые факторы. Подобно хрупкому равновесию живого организма, устойчивость системы в неадиабатических процессах рождается из ясного понимания связей и границ.
Анализ адиабатических потенциалов, представленных в уравнении (36), и соответствующих скоростей затухания, усиленных полостью, а также неадиабатических связей показал, что при резонансе с полостью наблюдается энергетическая щель, обозначенная красными стрелками, а начальный волновой пакет представлен серым цветом.
Данная работа демонстрирует стремление к созданию элегантной модели для описания динамики открытых квантово-классических систем. Подход, сочетающий MASH и секулярную теорию Редфилда, позволяет учитывать влияние как квантовых, так и классических степеней свободы, что особенно важно при моделировании сложных молекулярных систем. Как однажды заметил Пол Дирак: «Я не понимаю, почему люди так неохотно принимают простую идею, что вся материя состоит из квантов энергии». Эта фраза отражает суть представленного исследования – стремление к упрощению сложного, выделению фундаментальных принципов, определяющих поведение системы. В данном случае, структура взаимодействия квантовых и классических элементов определяет динамику всей системы, что подтверждает важность целостного подхода к моделированию.
Что впереди?
Представленная работа, подобно тщательно спроектированному городскому району, демонстрирует возможность согласованного развития квантово-классических моделей. Однако, даже самая элегантная инфраструктура не избавляет от необходимости дальнейшего планирования. Существующие подходы, включая описанный гибрид MASH и секулярной теории Редфилда, всё ещё испытывают трудности при масштабировании на системы с большим числом классических степеней свободы и сложными квантовыми окружениями. Очевидным шагом представляется разработка алгоритмов, позволяющих эффективно отслеживать корреляции между классическими и квантовыми подсистемами, избегая экспоненциального роста вычислительной сложности.
В перспективе, представляется важным отойти от концепции жесткого разделения на квантовые и классические подсистемы. Более реалистичные модели должны учитывать когерентные эффекты, возникающие на границе между этими мирами. Необходимо исследовать возможности адаптации методов, разработанных для описания открытых квантовых систем, к задачам, где классические степени свободы играют доминирующую роль. Упрощение, подобно удалению лишних деталей из сложного механизма, должно служить не упрощением понимания, а углублением.
В конечном итоге, успех этого направления будет зависеть не только от развития вычислительных методов, но и от более глубокого понимания фундаментальных принципов, определяющих динамику открытых квантово-классических систем. Прогресс, как известно, не является линейным; он требует постоянного переосмысления и готовности к неожиданным открытиям. Иначе говоря, система должна эволюционировать, а не перестраиваться.
Гибкий подход EnzyControl позволяет создавать ферментные каркасы условно, инициализируя узлы и связи, формируя начальные структуры и используя предварительно обученные характеристики субстратов посредством однослойной сети предсказания с адаптером EnzyAdapter.
Зачем тратить колоссальные ресурсы на конструирование ферментов, если даже самые передовые методы часто игнорируют тонкую связь между структурой и функциональностью, особенно когда дело доходит до специфического взаимодействия с субстратом? Эта проблема, где алгоритмы оптимизации зачастую упускают из виду необходимость точного соответствия между формой белка и его ролью в катализе, становится всё более острой по мере того, как биотехнологии стремятся к созданию ферментов с предсказуемыми свойствами. Решение этой задачи потенциально способно радикально изменить подходы к разработке лекарств, производству биотоплива и другим ключевым отраслям. В этой связи, разработка EnzyControl: Adding Functional and Substrate-Specific Control for Enzyme Backbone Generation представляет собой важный шаг вперед, предлагая новый фреймворк для генерации ферментных остовов, учитывающий как функциональные мотивы, так и специфичность к субстрату, и, тем самым, открывая путь к созданию ферментов с беспрецедентной точностью и эффективностью.
Порядок из Хаоса: Новый Подход к Дизайну Ферментов
Разработка ферментов с новыми функциями является ключевым направлением для развития биотехнологий, однако традиционные методы зачастую оказываются медленными и не всегда приводят к успеху. Подходы, основанные на направленной эволюции и рациональном дизайне, требуют значительных временных и ресурсных затрат, а их эффективность ограничена существующими знаниями о структуре и функции белков. Поиск оптимальных комбинаций аминокислотных замен, способных обеспечить желаемую каталитическую активность и специфичность, представляет собой сложную задачу, особенно в случае ферментов, катализирующих реакции, не имеющие известных аналогов.
Вычислительные методы предлагают перспективную альтернативу, позволяющую преодолеть ограничения, присущие традиционным подходам. Однако существующие генеративные модели, предназначенные для дизайна ферментов, сталкиваются с рядом трудностей. Одной из ключевых проблем является обеспечение достаточного структурного разнообразия. Модели часто склонны генерировать структуры, схожие с теми, что уже известны, что ограничивает возможности поиска новых ферментов с уникальными свойствами. Другой важной задачей является оптимизация каталитической эффективности. Простое генерирование структурно правдоподобных моделей недостаточно – необходимо обеспечить, чтобы эти структуры действительно обладали высокой каталитической активностью и специфичностью.
Исследование демонстрирует примеры многоцепочечных структур и симметричных ферментных комплексов.
Существующие модели часто не учитывают сложность взаимодействия между ферментом и субстратом, а также влияние окружающей среды на каталитическую активность. Кроме того, они могут генерировать структуры, которые являются термодинамически нестабильными или трудно синтезируемыми. Таким образом, для успешного дизайна ферментов с новыми функциями необходимо разработать генеративные модели, способные генерировать разнообразные, стабильные и каталитически эффективные структуры, учитывающие сложность биологических систем. Попытки построить жесткую иерархию правил для дизайна ферментов оказываются тщетными, поскольку системы, обладающие высокой степенью сложности, лучше всего реагируют на локальные взаимодействия и самоорганизацию. Следовательно, наиболее устойчивые и эффективные решения возникают не в результате централизованного управления, а в результате стимуляции локальных правил, позволяющих системе адаптироваться к изменяющимся условиям.
Системный результат непредсказуем, но устойчив. Попытки строго контролировать каждый аспект дизайна ферментов часто приводят к негибким и неэффективным системам. Более перспективным является подход, основанный на стимулировании локальных взаимодействий и самоорганизации, позволяющий системе адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения.
EnzyControl: Возникновение Функции из Локальных Взаимодействий
Представлена система EnzyControl – новый подход к генерации ферментных каркасов, расширяющий возможности моделей мотива-каркаса путем включения информации, специфичной для субстрата. Вместо централизованного контроля над процессом сборки, EnzyControl полагается на возникновение устойчивости и функциональности из локальных взаимодействий между мотивами и субстратом.
В основе системы лежит базовая сеть FrameFlow, обеспечивающая быструю и разнообразную генерацию каркасов. Ключевым элементом является модуль EnzyAdapter, адаптирующий сеть для конкретных субстратов. Вместо жесткого предписывания структуры, EnzyAdapter формирует связи между сетью и субстратом, позволяя каркасу самоорганизовываться вокруг него. Такой подход позволяет генерировать ферменты, которые не просто соответствуют определенной функции, но и оптимально взаимодействуют с конкретным субстратом.
Для эффективной настройки и обучения система использует двухэтапную стратегию с применением LoRA. Это обеспечивает не только структурную целесообразность, но и функциональную релевантность генерируемых ферментов. Вместо постепенного улучшения с помощью глобальных изменений, LoRA позволяет адаптировать систему к новым требованиям, сохраняя при этом ее общую стабильность и способность к генерации разнообразных структур.
Подобный подход к генерации ферментов позволяет отойти от традиционной модели проектирования "сверху вниз", где структура жестко предписывается, и перейти к более естественной модели, где функциональность возникает из локальных взаимодействий. Вместо контроля над каждым элементом, система позволяет элементам самоорганизовываться, что приводит к более устойчивым и эффективным решениям.
Вместо того, чтобы стремиться к полному контролю над процессом генерации, EnzyControl позволяет структуре возникать органически, опираясь на локальные правила и взаимодействия. Устойчивость и функциональность не навязываются извне, а возникают как результат самоорганизации системы.
Проверка Эффективности: От Структуры к Функции
Представленная работа демонстрирует, что EnzyControl превосходит существующие генеративные модели, включая диффузионные модели, в создании структурно разнообразных и перспективных с точки зрения катализа ферментов. Каждое локальное изменение в архитектуре модели резонирует по всей сети генерации, приводя к комплексным и неожиданным результатам. Эта способность к адаптации и возникновению новых свойств является ключевым отличием от более статичных подходов.
Оценка качества сгенерированных ферментов проводилась с использованием метрик TM-score и RMSD, подтверждающих структурную целостность и корректность предсказанных трехмерных структур. Малые действия, направленные на оптимизацию локальных параметров, создают колоссальные эффекты в общей структуре, что свидетельствует о высокой чувствительности системы к изменениям. Помимо структурной оценки, предсказанные значения kcat, полученные с использованием UniKP, указывают на функциональный потенциал сгенерированных ферментов. Это подтверждает, что созданные модели не только структурно корректны, но и способны к эффективной каталитической активности.
Для обучения и валидации EnzyControl использовался датасет EnzyBind, обеспечивающий надежную основу для генерации ферментов, основанных на реальных взаимодействиях фермент-субстрат. Такой подход гарантирует, что созданные модели имеют практическую значимость и могут быть применены в реальных биохимических системах. Оценка сродства связывания была проведена с использованием GNINA, что позволило оценить способность сгенерированных ферментов эффективно связываться с субстратами. Этот многогранный подход к оценке гарантирует, что созданные модели не только структурно корректны и функционально активны, но и способны к эффективному взаимодействию с целевыми молекулами.
В целом, представленная работа демонстрирует, что EnzyControl является мощным инструментом для генерации ферментов с заданными свойствами. Его способность к адаптации, генерированию новых структур и оценке функциональной активности делает его ценным активом для широкого круга биохимических исследований и биотехнологических приложений. Подобно сложной адаптивной системе, EnzyControl способен к самоорганизации и возникновению новых свойств, что делает его перспективным направлением для дальнейших исследований.
Расширение Горизонтов: Новизна и Предсказание Функций
Расширение границ применимости EnzyControl открывает возможности для исследования принципиально новых архитектур ферментов. Инструменты, такие как Foldseek, позволяют выявлять уникальные структурные мотивы, потенциально ведущие к нетрадиционным каталитическим механизмам. Каждый структурный элемент оказывает влияние на общую функцию, формируя систему, где локальные взаимодействия определяют глобальное поведение.
Анализ множественной последовательности выравнивания позволяет установить закономерности в структуре последовательностей.
Интеграция методов множественного выравнивания последовательностей (MSA) является ключевым аспектом повышения надежности предсказаний функциональных характеристик. Выявление консервативных функциональных участков не является простым определением, но скорее процессом выявления закономерностей в структуре последовательностей, которые указывают на важные для функции участки. Эти участки, определяемые в результате анализа, служат отправной точкой для проектирования и оптимизации ферментов.
Точное предсказание электростатического потенциала (ESP Score) играет важную роль в понимании взаимодействий фермент-субстрат. Предсказанный ESP Score дает представление о распределении электронов в активном центре фермента и о том, как это распределение влияет на связывание субстрата. Оптимизация ESP Score позволяет создавать высокоспецифичные ферменты, которые эффективно связываются с целевыми субстратами. Не существует центрального управления в этом процессе, скорее, это результат локальных взаимодействий и самоорганизации, направленной на максимизацию специфичности.
Каждая точка связи, каждый структурный мотив оказывает влияние на общую функцию фермента. Вместо того, чтобы пытаться контролировать процесс проектирования, EnzyControl создает условия для самоорганизации и появления новых, эффективных ферментных систем. Вместо управления – влияние. Вместо контроля – самоорганизация.
Исследование демонстрирует, что попытки централизованного управления сложными системами, такими как создание ферментов, часто оказываются неэффективными. Вместо этого, более продуктивным подходом является создание условий, в которых локальные правила и ограничения – в данном случае, сохранение функциональных участков и специфичность субстрата – самоорганизуют желаемый результат. Как отмечал Людвиг Витгенштейн: «Не следует искать общую черту во всех вещах, а скорее – в их способе использования». EnzyControl, представляя собой систему, ориентированную на специфичность субстрата, иллюстрирует эту идею, позволяя локальным правилам генерации позвоночника фермента формировать желаемую каталитическую эффективность, избегая необходимости в глобальном, директивном контроле над процессом.
Что впереди?
Представленная работа, исследуя возможности управляемой генерации ферментативных каркасов, лишь слегка приоткрывает завесу над сложной динамикой белкового ландшафта. Попытки внедрить функциональные ограничения и специфичность субстрата – это не столько создание контроля, сколько выявление локальных правил, определяющих спонтанное возникновение порядка. Неизбежно возникают вопросы о масштабируемости подхода: насколько эффективно EnzyControl сможет адаптироваться к ферментам с более сложной архитектурой и разнообразными механизмами катализа?
Очевидно, что истинный прогресс лежит не в стремлении к централизованному управлению, а в понимании того, как малые локальные изменения в алгоритме генерации могут резонировать по всей сети возможностей, приводя к неожиданным и полезным эффектам. Игнорирование энтропии – ошибка; учёт флуктуаций и случайных процессов – необходимость. Более глубокое изучение влияния различных типов ограничений и методов обучения на стабильность и каталитическую активность сгенерированных ферментов представляется критически важным.
В конечном счете, успех в области ферментного дизайна не измеряется количеством "спроектированных" ферментов, а способностью раскрыть присущие биологическим системам принципы самоорганизации. Каждый локальный успех лишь подчеркивает масштаб нерешенных проблем и побуждает к дальнейшим исследованиям, где ограничения, скорее, служат катализаторами для появления нового, а не жёсткими рамками для предсказуемости.
Химики, расскажите, пожалуйста, незнающим про разделы химии(неорганическая, органическая, аналитическая, физическая) и куда с этим идти. Так-то информация в инете есть, но хотелось бы почитать не просто определения, я истории людей. Может что подскажите, расскажите интересное, совет какой-то дадите, лайфхаки, секретом поделитесь, что угодно :)
Меня постоянно спрашивают про эту 46G — хоть я уже давно показала, как её подбирать, весь её секрет. Но нет, надо ещё))) Мне самой надо было, но именно японку. Говорили, что у японских Мазд 46G вроде вообще не такая. Типа что они крашеные водой, и там вообще всё не так и по другому. А я что, водой что ли не красила? Те же яйца, вид с боку. Ну всё, гештальт закрыт. Всё норм. Парень хочет ждать очередь к нам — больше трёх месяцев... Поэтому с подбором решили отложить. Но я-то настроилась вообще-то, и откладывать не мой вариант 😁
Моя вайфу Макисе Курису. Настоящий учёный и гений по ядерной физике и вопросам ИИ
С чего все началось? С фотографий ниже. Я увидел их в старпонивилль в его аниме чатике @starpony
Я химик по своему пока что не законченному образованию, у меня есть соавтор, свое имя он раскроет сам если захочет это сделать.
Мы провели огромную научную работу и успешно продвигаемся в разработке растворимых химических волокон на полимерной основе. Естественно их конкретный состав коммерческая тайна. У нас нет конкурентов и разработка абсолютно передовая
Мы пока ведём чисто научно-исследовательскую работу и разработку технологии производства такого волокна. Чего мы добились за месяц? Мы полностью подвели и разработали теорию и начали проводить первые эксперименты которые подтвердили расчеты. В общем первые образцы одежды будут разосланы среди участников чата старпонивилль. Будет это выглядеть примерно так. Одежда и "зелье" которое будет растворять одежду за 5-10 минут без остатка. Все безопасно и безвредно для человека разумеется. Всех кто хочет с нами работать приглашаю в тг канал. Девушки жду видео испытаний) Получилось так что: Анимешники на острие науки)
Дмитрий Иванович Менделеев: Человек, упорядочивший Вселенную химических элементов.
Имя Дмитрия Ивановича Менделеева давно ассоциируется с главным открытием в химии — периодической системой элементов. Это открытие не только упростило изучение и понимание свойств химических элементов, но и показало, насколько важна логика и последовательность в науке.
Жизнь и происхождение.
Менделеев родился в Тобольской губернии в многодетной семье директора гимназии. Изначально он мечтал заниматься метеорологией, но его преподавательская деятельность привела его к химии. Окончил Петербургский университет, защитил диссертацию и начал преподавать химию сначала в Петербургском технологическом институте, а затем в Политехническом институте.
Открытие периодического закона.
Главное достижение Менделеева произошло весной 1869 года, когда он приступил к редактированию текста учебника «Основы химии». Именно тогда, разложив карточки с названиями элементов и их свойствами, он вдруг увидел закономерность, которую раньше никто не мог обнаружить. Им был найден способ систематизировать все известные элементы, расположив их в порядке возрастания атомного веса. Оказалось, что свойства элементов периодически повторяются через равные промежутки.
В таблице Менделеева предсказывались и уточнялись свойства элементов, ещё не открытых на тот момент. Например, Менделеев предположил существование экаалюминия (галлия), экасилиция (германия) и экабора (скандия). Эти элементы были открыты позднее, и их свойства полностью соответствовали данным, указанным Менделеевым.
Последствия открытия.
Таблица Менделеева сделала возможным предсказывать существование новых элементов и изучать их свойства заранее. Это существенно облегчило работу химиков, избавив их от хаотичности и бессистемности прежних классификаций. Таблица дала ключ к раскрытию тайн строения атомов и создала предпосылки для появления квантовой механики.
Помимо самого закона, Менделеев внёс огромный вклад в химию вообще. Он объяснил причины перехода элементов из газообразного состояния в жидкость и обратно, уточнил понятия молекулы и элемента, впервые ввёл термин «твёрдый раствор». Менделеев занимался изучением нефтяных месторождений, активно помогал развитию нефтяной промышленности в России.
Наука и общество.
Менделеев был горячим патриотом и страстным защитником русского просвещения. Он открыто высказывался против официальной политики пренебрежительного отношения к науке и образованности. Будучи министром финансов, Менделеев энергично боролся за качественное образование и доступность науки для всех слоёв населения.
Кроме химии, Менделеев увлекался вопросами метеорологии, океанографии, воздухоплавания, производственно-экономических наук и даже судебной экспертизы. Он фактически положил начало применению науки для расследования преступлений, заложив основы криминалистики.
Что даёт нам таблица Менделеева сегодня?
Периодическая система химических элементов применяется ежедневно миллионами людей по всему миру. Она позволяет студентам легче усваивать материал, способствует развитию новых отраслей промышленности, стимулирует открытия в медицине, сельском хозяйстве и экологии. Таблица Менделеева стала символом точности и порядка в науке, как будто сама природа решила облегчить нам задачу, предложив идеальный способ её организации.
Таким образом, Дмитрий Менделеев оставил после себя не просто систему элементов, а настоящий кладезь знаний, изменивший химию и мир навсегда. Трудно переоценить его вклад в науку и общество, и сегодня он справедливо считается одним из величайших учёных всех времён.
P. S. Фотография любезно предоставлена сообществом WIKIPEDIA COMMONS. COM.
