Masywne narzędzia rozwinęły wielką chemię w 2022 roku
Gigantyczne zbiory danych i kolosalne instrumenty pomogły naukowcom zająć się chemią na gigantyczną skalę w tym roku
przezAriany Remmel
Źródło: Oak Ridge Leadership Computing Facility w ORNL
Superkomputer Frontier w Oak Ridge National Laboratory jest pierwszym z nowej generacji maszyn, które pomogą chemikom w przeprowadzaniu symulacji molekularnych, które są bardziej złożone niż kiedykolwiek wcześniej.
W 2022 roku naukowcy dokonali wielkich odkryć za pomocą superwymiarowych narzędzi. Opierając się na niedawnym trendzie sztucznej inteligencji o kompetencjach chemicznych, naukowcy poczynili wielkie postępy, ucząc komputery przewidywania struktur białek na niespotykaną dotąd skalę.W lipcu należąca do Alphabet firma DeepMind opublikowała bazę danych zawierającą strukturyprawie wszystkie znane białka—ponad 200 milionów pojedynczych białek z ponad 100 milionów gatunków — zgodnie z przewidywaniami algorytmu uczenia maszynowego AlphaFold.Następnie, w listopadzie, firma technologiczna Meta zademonstrowała swoje postępy w technologii przewidywania białek za pomocą algorytmu AI o nazwieESMfold.W badaniu wstępnym, które nie zostało jeszcze zweryfikowane, badacze Meta poinformowali, że ich nowy algorytm nie jest tak dokładny jak AlphaFold, ale jest szybszy.Zwiększona prędkość oznaczała, że naukowcy mogli przewidzieć 600 milionów struktur w zaledwie 2 tygodnie (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Pomagają biolodzy ze Szkoły Medycznej Uniwersytetu Waszyngtońskiego (UW).rozszerzyć możliwości biochemiczne komputerów poza szablon naturypoprzez uczenie maszyn proponowania białek na zamówienie od podstaw.David Baker z UW i jego zespół stworzyli nowe narzędzie sztucznej inteligencji, które może projektować białka, albo iteracyjnie ulepszając proste podpowiedzi, albo wypełniając luki między wybranymi częściami istniejącej struktury (Nauka2022, DOI:10.1126/science.abn2100).Zespół zaprezentował również nowy program, ProteinMPNN, który może rozpocząć od zaprojektowanych trójwymiarowych kształtów i zespołów wielu podjednostek białkowych, a następnie określić sekwencje aminokwasowe potrzebne do ich wydajnego wytworzenia (Nauka2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964).Te zaawansowane biochemicznie algorytmy mogą pomóc naukowcom w tworzeniu planów sztucznych białek, które można by wykorzystać w nowych biomateriałach i farmaceutykach.
Źródło: Ian C. Haydon/Instytut Projektowania Białka UW
Algorytmy uczenia maszynowego pomagają naukowcom wymyślać nowe białka z myślą o określonych funkcjach.
Wraz ze wzrostem ambicji chemików obliczeniowych rosną też komputery używane do symulacji świata molekularnego.W Oak Ridge National Laboratory (ORNL) chemicy po raz pierwszy zetknęli się z jednym z najpotężniejszych superkomputerów, jakie kiedykolwiek zbudowano.eksaskalowy superkomputer ORNL, Frontier, jest jedną z pierwszych maszyn, które obliczają ponad 1 kwintylion operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę, jednostkę arytmetyki obliczeniowej.Ta prędkość obliczeniowa jest około trzy razy większa niż panującego mistrza, superkomputera Fugaku w Japonii.W przyszłym roku dwa kolejne krajowe laboratoria planują debiut eksaskalowych komputerów w USA.Niezwykła moc obliczeniowa tych najnowocześniejszych maszyn pozwoli chemikom symulować nawet większe systemy molekularne w dłuższych skalach czasowych.Dane zebrane z tych modeli mogą pomóc naukowcom przesuwać granice tego, co jest możliwe w chemii, zmniejszając lukę między reakcjami w kolbie a wirtualnymi symulacjami używanymi do ich modelowania.„Jesteśmy w punkcie, w którym możemy naprawdę zacząć zadawać pytania o to, czego brakuje naszym teoretycznym metodom lub modelom, które zbliżyłyby nas do tego, co eksperyment mówi nam, że jest prawdziwy” – Theresa Windus, chemik obliczeniowy z Iowa State University i kierownik projektu Exascale Computing Project, powiedział C&EN we wrześniu.Symulacje przeprowadzone na eksaskalowych komputerach mogą pomóc chemikom w wynalezieniu nowych źródeł paliwa i zaprojektowaniu nowych materiałów odpornych na klimat.
W całym kraju, w Menlo Park w Kalifornii, instaluje się Narodowe Laboratorium Akceleratora SLACulepszenia supercool do Linac Coherent Light Source (LCLS)co pozwoliłoby chemikom zajrzeć głębiej w ultraszybki świat atomów i elektronów.Obiekt zbudowany jest na 3-kilometrowym akceleratorze liniowym, którego części są chłodzone ciekłym helem do temperatury 2 K, w celu wytworzenia superjasnego, superszybkiego źródła światła zwanego rentgenowskim laserem na swobodnych elektronach (XFEL).Chemicy wykorzystali potężne impulsy instrumentów do tworzenia filmów molekularnych, które umożliwiły im obserwację niezliczonych procesów, takich jak tworzenie wiązań chemicznych i działanie enzymów fotosyntetycznych.„W ciągu femtosekundy można zobaczyć, jak atomy stoją nieruchomo, a pojedyncze wiązania atomowe pękają” – powiedziała w lipcu C&EN Leora Dresselhaus-Marais, naukowiec zajmujący się materiałami na Uniwersytecie Stanforda i SLAC.Ulepszenia LCLS pozwolą również naukowcom lepiej dostroić energie promieniowania rentgenowskiego, gdy nowe możliwości staną się dostępne na początku przyszłego roku.
Źródło: Narodowe Laboratorium Akceleratora SLAC
Laser rentgenowski SLAC National Accelerator Laboratory jest zbudowany na 3-kilometrowym akceleratorze liniowym w Menlo Park w Kalifornii.
W tym roku naukowcy przekonali się również, jak potężny może być długo oczekiwany Kosmiczny Teleskop Jamesa Webba (JWST) w odkrywaniuchemiczna złożoność naszego wszechświata.NASA i jej partnerzy — Europejska Agencja Kosmiczna, Kanadyjska Agencja Kosmiczna i Instytut Naukowy Teleskopu Kosmicznego — opublikowali już dziesiątki zdjęć, od olśniewających portretów gwiezdnych mgławic po pierwiastkowe odciski palców starożytnych galaktyk.Teleskop na podczerwień o wartości 10 miliardów dolarów jest wyposażony w zestawy instrumentów naukowych zaprojektowanych do badania głębokiej historii naszego wszechświata.Tworzony przez dziesięciolecia JWST już przekroczył oczekiwania swoich inżynierów, robiąc zdjęcie wirującej galaktyki, która pojawiła się 4,6 miliarda lat temu, wraz ze spektroskopowymi sygnaturami tlenu, neonu i innych atomów.Naukowcy zmierzyli również sygnatury parujących chmur i mgły na egzoplanecie, dostarczając danych, które mogą pomóc astrobiologom w poszukiwaniu potencjalnie nadających się do zamieszkania światów poza Ziemią.
Czas postu: 07-02-2023