Desarrollo e implementación de metodología para generar mallas de superficies moleculares de manera óptima

Abstract

Gran parte de los procesos químicos y biológicos ocurren en medios acuosos y se han desarrollado un gran número de métodos para predecir energías de disolución de interés, tales como la Energía Libre de Solvatación [9][10][11], Energía de Unión, entre otras. En el presente informe, se realizará un enfoque a la Energía Libre de Solvatación, la cual en términos simples corresponde al cambio de energía libre del soluto en el vacío comparado con la energía libre inmersa en el solvente debido a factores polares. Actualmente existen diversos modelos que estudian la estimación de estas energías, los más importantes son los modelos explícitos y los modelos implícitos. La mayor diferencia entre ambos es la consideración del solvente, en el caso implícito, éste se compone de un dieléctrico continúo al cual se le introduce el soluto, y en el otro caso, se consideran explícitamente las moléculas del solvente. Cada modelo tiene sus ventajas y desventajas, el caso explícito representará de mejor manera y más cercana a la realidad los fenómenos asociados. Sin embargo, esta precisión se contrapone con los grandes tiempos de cálculo necesarios cuando la molécula estudiada es de gran tamaño. A continuación, se estudiará principalmente el uso de modelos implícitos, como el aplicado por Yoon & Lenhoof [9], el cual implementa el método de elementos de frontera (BEM). Una de las ventajas de este método al compararlo con otros como puede ser el método de elementos finitos (FEM), es que, al trabajar en la frontera, las condiciones de borde están bien definidas y de esta manera no es necesario condiciones de contorno lejanas, además reduce una dimensión al problema y el tamaño de la malla es menor. Un problema para el caso de BEM es que se utilizan matrices densas, lo que significa que para resolver un problema con BEM, el tiempo y recursos a invertir generalmente serán mayores. En este trabajo, se evaluará el mallado que se le debe dar a un problema de solvente implícito, es decir, el mallado a utilizar en diferentes superficies moleculares, para esto se presentarán diferentes herramientas disponibles, así como sus pros y sus contras. Para esto, se utilizará la librería de Python BEMPP, así como también el análisis de softwares como MSMS, Nanoshaper, entre otros. BEMPP permite elegir una serie de espacios polinomiales para trabajar la malla superficial, llegando hasta orden 10[3]. La ventaja de esta herramienta es su sencilla implementación para este tipo de problemas, facilitando enormemente la discretización de los operadores asociados.