CRESCO LAII Sviluppo di tecnologie e modelli computazionali per la descrizione di sistemi complessi di origine biologica e di materiali innovativi Vittorio.

Presentazione sul tema: "CRESCO LAII Sviluppo di tecnologie e modelli computazionali per la descrizione di sistemi complessi di origine biologica e di materiali innovativi Vittorio."— Transcript della presentazione:

1 CRESCO LAII Sviluppo di tecnologie e modelli computazionali per la descrizione di sistemi complessi di origine biologica e di materiali innovativi Vittorio Rosato

2 Sommario La Linea di Attività II ha inteso introdurre nellambito del progetto una serie di aree applicative * ad alto impatto computazionale * volte a collegare larea biologica allarea tecnologica * relative allo studio di Sistemi Complessi Alcune attività, previste nellarticolato iniziale, non sono state effettuate a causa di indisponibilità dei partner che avevano inizialmente manifestato interesse alliniziativa. Tali attività, tuttavia, sono state rimpiazzate da altre attività che hanno consentito uno sviluppo della Linea di Attività non difforme da quello originariamente previsto.

3 LA 2LA 3 LA 1 MaterialsBiotechC.S. Analysis Control CIs ……. ENEA CETMA YLICHRON ENEA PSTS CNR Avellino Agraria, Uni-Na ENEA YLICHRON Uni-CT …… Infrastructures GRID Software Visualization …….. Micro Macro

4 Frazier et al., Science 300 (2003) 290 Sistemi biologici

5 Sistemi tecnologici componenti Modelli di sistemi Macro-sistemi Sistemi di sistemi interdipendenti

6 SPII.2 Bioinformatica Grazia Licciardello, Vittoria Catara, PSTS e UniCatania Giuseppe Aprea, C.R. ENEA Portici

7 Obiettivo 1.Implementazione di modelli computazionali per la simulazioni di reti metaboliche complesse 2.Realizzazione di un database per il metabolismo del PHA (poly-hydrossi-alkanoate) nella specie Pseudomonas Fasi di studio 1.Descrizione del pathway metabolico del PHA in Pseudomonas 2.Implementazione del solver E-Cell (University of Kejo) sulle architetture di calcolo CRESCO 3.Realizzazione di un algoritmo genetico per il parameter search 4.Simulazioni per lesplorazione dello spazio dei parametri e determinazione di tutte le costanti cinetiche 5.Realizzazione del database PHA in Pseudomonas (Pseudo-Bio-Res)

8

9 E-Cell Software sviluppato dallUniversity of Kejo (Giappone) PHA metabolism

10

11 PHA (polialcanoate) metabolic pathway (in Pseudomonas) E-Cell : tool per la simulazione numerica di modelli di reti biochimiche

12

13

14

15

16 SPII.4 Sviluppo di modelli numerici per analisi strutturali complesse e processi di sinterizzazione CETMA, Brindisi

17 Obiettivo 1 Possibilità di utilizzare il CVR del CETMA allinterno della GRID ENEA Vantaggi: Per GRID ENEA la Possibilità di effettuare post-processing attraverso lutilizzo del CVR Per CETMA: la possibilità di utilizzare le grandi infrastrutture di calcolo della GRID ENEA per la simulazione di sistemi complessi. Riduzione dei tempi di calcolo per un modello CFD 3D in funzione del numero dei processori Possibilità grafiche avanzate offerte da CVR

18 Risultati di simulazioni numeriche su prototipi ibridi: deflessione a differenti temperatura Caratterizzazione dinamica a impatto di sistemi ibridi (Charpy) Obiettivo 2 Studio del comportamento strutturale di materiali ibridizzati con leghe a memoria di forma (SMA) I materiali compositi ibridizzati con SMA sono caratterizzati da un comportamento complesso legato alla trasformazione martensitica delle SMA. Tale comportamento dipende del livello di stress, dalla temperatura ed dalla storia del carico a cui il sistema è stato sottoposto. Le attività sono: -studio dei principali modelli e la loro implementazione allinterno di codici ad Elementi Finiti (FE) -realizzazione di prototipi ibridi di geometria semplice e loro caratterizzazione sperimentale -simulazione di strutture ibride complesse

19 Obiettivo 3 Sviluppo di modelli numerici per la simulazione di componenti ceramici durante la sinterizzazione Attività -Caratterizzazione sperimentale del comportamento del materiale -Sviluppo di modelli numerici accurati per la simulazione del processo di sinterizzazione -Simulazione del processo di sinterizzazione di manufatti ceramici di geometria complessa Caratterizzazione sperimentale e modellazione numerica di geometrie semplici: test di flessione Simulazione del processo di sinterizzazione di geometrie complesse per la progettazione degli stampi

20 SPII.5 Modelling molecolare Massimo Celino, C.R. ENEA Casaccia Michele Gusso, C.R. ENEA Brindisi Giulio Gianese, Ylichron Srl Piero Morales, C.R. ENEA Casaccia Fabrizio Cleri, Universitè de Lille

21 Il modelling molecolare è unattività ad alta intensità computazionale. ENEA dispone di antiche e consolidate expertises in questo settore che è diventato una branca a sé della Materials Science. Due direttrici: 1.Materiali per la tecnologie dellidrogeno 2.Nanomateriali ibridi (organico-inorganico) Entrambe queste linee sono state sviluppate in CRESCO. 1.Studio del sistema Mg-H e la formazione di idruri metallici 2.Adesività di short polypeptides su superfici C-based (grafene, nanotubi)

22 Nanomateriali ibridi (organico-inorganico) Lo sviluppo di sistemi biologici come unità funzionali in svariate aree applicative (microelettronica, sensoristica etc.) deve necessariamente risolvere alcuni problemi tecnologici: (1)La ricerca di unità funzionali (2)La ricerca di collanti biologici capaci di ancorare lunità funzionale su un substrato inorganico senza modificare sensibilmente il folding dellunità funzionale

23 1.Definizione peptide con alta affinità carbonio (sequenza = HWSAWWIRSNQS) 2.Folding in acqua(hpc) 3.Rigid docking su graphene e SWNT 4.Rilassamento tramite MD in acqua (hpc) System (system size) MIMD (Pentium 32 bit)CRESCO platform Small peptide (16 nsec) (4000 atoms) 128 ore (dual core)10 ore (quad core) Large protein (1,23 nsec) (25000 atoms) 16,9 ore (2xquad core)

24

25

26

27 IF=4.086