29/03/2007Riunione PON SCoPE Sviluppo e implementazioni grid di algoritmi e modelli computazionali nel campo della Scienza dei materiali e delle Scienze della vita Orlando Crescenzi

29/03/2007Riunione PON SCoPE Proprietà spettroscopiche di biomacromolecole e materiali: un approccio computazionale su griglia Calcolo dei parametri molecolari strutturali e spettroscopici Effetti dinamici (modelli vibrazionali armonici e anarmonici dinamica classica, modelli stocastici) Portale Interfacce per la conversione dei formati Visualizzazione spettro calcolato Confronto con lo sperimentale Input struttura molecolare Definizione del problema Scelta del metodo Gaussian-Grid Crystal Tight Binding Derivate seconde dell'energia Stochastic Liouville Equation Fattori di Frank-Condon Griglia

29/03/2007Riunione PON SCoPE Il portale corrente: Village

29/03/2007Riunione PON SCoPE Lo sviluppo e l'implementazione grid di metodi computazionali: 1. Tight Binding per lo studio delle proprietà ottiche dei materiali nanostrutturati Il metodo semiempirico Tight Binding permette di studiare le proprietà ottiche di sistemi formati da decine di migliaia di atomi. Il codice è basato sullo sviluppo delle funzioni d'onda in orbitali atomici. Vantaggi: Matrici da diagonalizzare molto sparse (circa il 99.9% degli elementi di matrice sono nulli) Matrici da diagonalizzare molto sparse (circa il 99.9% degli elementi di matrice sono nulli) → pochissima memoria utilizzata per lo storage Le proprietà ottiche si ottengono tramite somme e operazioni tra matrici Le proprietà ottiche si ottengono tramite somme e operazioni tra matrici → codice facilmente parallelizzabile 2 step richiesti per il calcolo Calcolo dei livelli energetici tramite diagonalizzazione della matrice hamiltoniana del sistema Calcolo degli elementi di matrice di dipolo e somma sugli stati per il calcolo delle proprietà dielettriche del sistema

29/03/2007Riunione PON SCoPE F. Trani, G. Cantele, D. Ninno e G. Iadonisi, Phys. Status Solidi C 2, 3435 (2005)‏ F. Trani, G. Cantele, D. Ninno e G. Iadonisi, Phys. Rev. B 72, (2005)‏ F. Trani, D. Ninno, G. Cantele, G. Iadonisi, K. J. Hameeuw, E. Degoli e S. Ossicini, Phys. Rev. B 73, (2006)‏ D. Ninno, F. Trani, G. Cantele, K. J. Hameeuw, G. Iadonisi, E. Degoli e S. Ossicini, EuroPhys. Lett. 74, 519 (2006)‏ F. Trani, D. Ninno e G. Iadonisi, Phys. Rev. B 75, (2007) F. Trani, Surface Science (2007), in stampa Già implementata: versione seriale del programma Già implementata: versione seriale del programma codice scritto in Fortran 90 codice scritto in Fortran 90 librerie BLAS/LAPACK librerie BLAS/LAPACK testato su macchine Linux 32/64 bit, Alpha e Itanium testato su macchine Linux 32/64 bit, Alpha e Itanium con compilatori Intel, Pgi, Compaq con compilatori Intel, Pgi, Compaq → il confronto con i dati sperimentali mostra risultati molto soddisfacenti In corso: parallelizazione del codice In corso: parallelizazione del codice basata sulle librerie MPI (Message Passing Interface) basata sulle librerie MPI (Message Passing Interface) → prevedibile un aumento di efficienza molto significativo Stato di avanzamento:

29/03/2007Riunione PON SCoPE Lo sviluppo e l'implementazione grid di metodi computazionali: 2. Implementazione del codice quantistico Gaussian su grid

29/03/2007Riunione PON SCoPE La marcatura di molecole (biomacromolecole, nanostrutture, ecc.) con sonde spettroscopiche in posizioni specifiche consente di ottenere informazioni strutturali e dinamiche dettagliate Per la spettroscopia ESR, le sonde contengono siti radicalici stabili: Al momento, le tecniche ESR / SDSL presentano limitazioni di tipo sia sperimentale (necessità di misurare spettri a differenti frequenze) che teorico (complessità di interpretazione) → è fondamentale l'impiego di modelli computazionali accurati ed efficienti Le applicazioni: 1. Spettri Electron Spin Resonance / Site Directed Spin Labeling

29/03/2007Riunione PON SCoPE 1 corpo 2 corpi n corpi 1 probe q =  Q = q  q =  Q = q      q =  Q = q      …   m q =     Q = q  q =     Q = q      q =     Q = q      …   m q =      …  n Q = q  q =      …  n Q = q     q =      …  n Q = q      …   m            nn   nn   nn La modellizzazione deve accoppiare il calcolo dei tensori magnetici con modelli del moto molecolare 2 probem probe

29/03/2007Riunione PON SCoPE Un bisaddotto della [60]fulleropirrolidina con nitrossidi Modello stocastico: rotatore browniano (modello a 1 corpo) Modello stocastico: rotatore browniano (modello a 1 corpo) Geometria e forma: da calcoli di meccanica molecolare (Tinker) Geometria e forma: da calcoli di meccanica molecolare (Tinker) Tensore di diffusione: modello idrodinamico (sfere rigide in un fluido) Tensore di diffusione: modello idrodinamico (sfere rigide in un fluido) 1 2

29/03/2007Riunione PON SCoPE Modello stocastico: rotatore browniano + dinamica conformazionale (modello a 2 corpi) Modello stocastico: rotatore browniano + dinamica conformazionale (modello a 2 corpi) Geometria e forma: calcoli QM in vuoto (Gaussian, DFT-B3LYP) Geometria e forma: calcoli QM in vuoto (Gaussian, DFT-B3LYP) Tensore di diffusione: modello idrodinamico (sfere rigide in un fluido) Tensore di diffusione: modello idrodinamico (sfere rigide in un fluido) Un tipico spin probe: p-(metiltio)fenil nitronil nitrossido Nessun parametro fittato: solo quantità calcolate (QM e modelli idrodinamici)

29/03/2007Riunione PON SCoPE Modello stocastico: rotatore browniano + dinamica conformazionale (modello a 2 corpi) Modello stocastico: rotatore browniano + dinamica conformazionale (modello a 2 corpi) Geometria e forma: calcoli QM in solvente (Gaussian, DFT-B3LYP+PCM) Geometria e forma: calcoli QM in solvente (Gaussian, DFT-B3LYP+PCM) Tensore di diffusione: modello idrodinamico ("rolling-sphere" ottimizzato) Tensore di diffusione: modello idrodinamico ("rolling-sphere" ottimizzato) 270 K 330 K Un peptide elicoidale che incorpora due probes: Fmoc-(Aib-Aib-TOAC) 2 -Aib-OMe in acetonitrile

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29/03/2007Riunione PON SCoPE Login remoto ed inserimento dei dati Login remoto ed inserimento dei dati Calcolo delle osservabili spettroscopiche (es. spettro ESR) Calcolo delle osservabili spettroscopiche (es. spettro ESR) Paragone diretto con i dati sperimentali disponibili Paragone diretto con i dati sperimentali disponibili

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29/03/2007Riunione PON SCoPE Costruzione della matrice Hessiana Diagonalizzazione dell’Hessiano Frequenze vibrazionali Gaussian-Grid Numerico ( Su griglia) Calcolo delle derivate seconde (analitico o numerico) Le applicazioni: 2. Spettri vibrazionali

29/03/2007Riunione PON SCoPE Come ottenere le derivate numeriche su griglia ? Input.com Generatore di input Input_1_X_P.com Input_1_X_M.com Input_2_X_P.com Input_2_X_M.com Input_3_X_P.com Input_3_X_M.com Input_N_X_P.com Input_N_X_M.com Input_1_Y_P.com Input_1_Y_M.com Input_2_Y_P.com Input_2_Y_M.com Input_3_Y_P.com Input_3_Y_M.com Input_N_Y_P.com Input_N_Y_M.com Input_1_Z_P.com Input_1_Z_M.com Input_2_Z_P.com Input_2_Z_M.com Input_3_Z_P.com Input_3_Z_M.com Input_N_Z_P.com Input_N_Z_M.com Calcolo su grid Differenze finite sui gradienti Matrice delle derivate seconde

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29/03/2007Riunione PON SCoPE Assegnazione di bande vibrazionali del minerale tremolite (la forma fibrosa è un amianto) Raman IR

29/03/2007Riunione PON SCoPE Fattori di Frank-Condon e calcolo accurato degli spettri elettronici di assorbimento ed emissione per molecole grandi in soluzione exp. frequency (cm -1 ) 174 modi normali theor. frequency (cm -1 ) FC classes //PCM/PBE0/6-31G(d) ΔE exp.-theor. ≈ 400 cm -1 T 1 ( 3 T 2g )S0S0