Masīvi rīki attīstīja lielo ķīmiju 2022. gadā
Gigantiski datu kopumi un kolosāli instrumenti šogad palīdzēja zinātniekiem risināt ķīmijas jautājumus milzīgā mērogā
arAriana Remmela
Attēla autors: Oak Ridge Leadership Computing Facility ORNL
Oak Ridge National Laboratory superdators Frontier ir pirmais no jaunās paaudzes iekārtām, kas palīdzēs ķīmiķiem veikt sarežģītākas molekulāras simulācijas nekā jebkad agrāk.
Zinātnieki 2022. gadā veica lielus atklājumus, izmantojot īpaši lielus instrumentus. Balstoties uz neseno ķīmiski kompetenta mākslīgā intelekta tendenci, pētnieki spēra lielus soļus, mācot datoriem paredzēt olbaltumvielu struktūras vēl nepieredzētā mērogā. Jūlijā Alphabet piederošais uzņēmums DeepMind publicēja datubāzi, kurā bija ietvertas struktūrasgandrīz visi zināmie proteīni— vairāk nekā 200 miljoni atsevišķu olbaltumvielu no vairāk nekā 100 miljoniem sugu — kā prognozēja mašīnmācīšanās algoritms AlphaFold. Pēc tam novembrī tehnoloģiju uzņēmums Meta demonstrēja savu progresu olbaltumvielu prognozēšanas tehnoloģijā ar mākslīgā intelekta algoritmu, ko sauc parESMFoldPirmspublikācijas pētījumā, kas vēl nav saņēmis recenzēšanu, Meta pētnieki ziņoja, ka viņu jaunais algoritms nav tik precīzs kā AlphaFold, bet ir ātrāks. Palielinātais ātrums nozīmēja, ka pētnieki varēja paredzēt 600 miljonus struktūru tikai 2 nedēļu laikā (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Vašingtonas Universitātes (UW) Medicīnas skolas biologi palīdzpaplašināt datoru bioķīmiskās iespējas ārpus dabas paraugaapmācot mašīnas piedāvāt pielāgotus proteīnus no nulles. Viskonsinas Universitātes students Deivids Beikers un viņa komanda izveidoja jaunu mākslīgā intelekta rīku, kas var izstrādāt proteīnus, vai nu iteratīvi uzlabojot vienkāršas uzvednes, vai aizpildot tukšumus starp atlasītajām esošās struktūras daļām (Zinātne2022, DOI:10.1126/science.abn2100Komanda arī debitēja jaunā programmā ProteinMPNN, kas var sākt darbu no izstrādātām 3D formām un vairāku olbaltumvielu apakšvienību komplektiem un pēc tam noteikt aminoskābju secības, kas nepieciešamas, lai tās efektīvi izveidotu (Zinātne2022, DOI:10.1126/science.add2187;10.1126/science.add1964Šie bioķīmiski gudrie algoritmi varētu palīdzēt zinātniekiem izstrādāt mākslīgo olbaltumvielu rasējumus, ko varētu izmantot jaunos biomateriālos un farmācijā.
Attēla autors: Ians C. Heidons/UW Olbaltumvielu dizaina institūts
Mašīnmācīšanās algoritmi palīdz zinātniekiem izstrādāt jaunus proteīnus, ņemot vērā specifiskas funkcijas.
Pieaugot skaitļošanas ķīmiķu ambīcijām, aug arī datori, ko izmanto molekulārās pasaules simulēšanai. Oukridžas Nacionālajā laboratorijā (ORNL) ķīmiķi pirmo reizi iepazinās ar vienu no visu laiku jaudīgākajiem superdatoriem.ORNL eksaskalas superdators Frontier, ir viena no pirmajām iekārtām, kas aprēķina vairāk nekā 1 kvintiljonu peldošo darbību sekundē, kas ir skaitļošanas aritmētikas vienība. Šis skaitļošanas ātrums ir aptuveni trīs reizes lielāks nekā valdošajam čempionam, Japānas superdatoram Fugaku. Nākamajā gadā vēl divas nacionālās laboratorijas plāno debitēt eksaskala datoros ASV. Šo moderno iekārtu milzīgā datoru jauda ļaus ķīmiķiem simulēt vēl lielākas molekulārās sistēmas un ilgākā laika posmā. No šiem modeļiem iegūtie dati varētu palīdzēt pētniekiem paplašināt ķīmijas iespēju robežas, sašaurinot plaisu starp reakcijām kolbā un virtuālajām simulācijām, ko izmanto to modelēšanai. "Mēs esam nonākuši punktā, kur varam sākt uzdot jautājumus par to, kas trūkst mūsu teorētiskajās metodēs vai modeļos, kas mūs tuvinātu tam, ko eksperiments mums apliecina kā realitāti," septembrī C&EN pastāstīja Terēza Vindusa, skaitļošanas ķīmiķe Aiovas štata universitātē un projekta vadītāja Exascale Computing Project. Simulācijas, kas tiek veiktas ar eksaskala datoriem, varētu palīdzēt ķīmiķiem izgudrot jaunus degvielas avotus un izstrādāt jaunus klimatam noturīgus materiālus.
Visā valstī, Menloparkā, Kalifornijā, SLAC Nacionālā paātrinātāju laboratorija uzstādaSuperforši Linac koherentā gaismas avota (LCLS) uzlabojumikas varētu ļaut ķīmiķiem ielūkoties dziļāk atomu un elektronu īpaši ātrajā pasaulē. Iekārta ir veidota uz 3 km lineārā paātrinātāja, kura daļas tiek atdzesētas ar šķidru hēliju līdz 2 K, lai radītu īpaši spilgtu, īpaši ātru gaismas avotu, ko sauc par rentgenstaru brīvo elektronu lāzeru (XFEL). Ķīmiķi ir izmantojuši instrumentu jaudīgos impulsus, lai veidotu molekulāras filmas, kas ļāvušas viņiem novērot neskaitāmus procesus, piemēram, ķīmisko saišu veidošanos un fotosintēzes enzīmu darbību. "Femtosekundes zibspuldzē var redzēt, kā atomi stāv uz vietas, atsevišķas atomu saites pārtrūkst," jūlijā C&EN pastāstīja Leora Dresselhaus-Marais, materiālzinātniece ar kopīgām iecelšanām Stenfordas universitātē un SLAC. LCLS uzlabojumi arī ļaus zinātniekiem labāk noregulēt rentgenstaru enerģijas, kad jaunās iespējas būs pieejamas nākamā gada sākumā.
Attēla autors: SLAC Nacionālā paātrinātāju laboratorija
SLAC Nacionālās paātrinātāju laboratorijas rentgena lāzers ir uzbūvēts uz 3 km lineārā paātrinātāja Menlo parkā, Kalifornijā.
Šogad zinātnieki arī pārliecinājās, cik spēcīgs varētu būt ilgi gaidītais Džeimsa Veba kosmiskais teleskops (JWST), lai atklātuMūsu Visuma ķīmiskā sarežģītībaNASA un tās partneri — Eiropas Kosmosa aģentūra, Kanādas Kosmosa aģentūra un Kosmosa teleskopa zinātnes institūts — jau ir publicējuši desmitiem attēlu, sākot no žilbinošiem zvaigžņu miglāju portretiem līdz seno galaktiku elementu pirkstu nospiedumiem. 10 miljardus dolāru vērtais infrasarkanais teleskops ir aprīkots ar virkni zinātnisku instrumentu, kas paredzēti, lai izpētītu mūsu Visuma dziļo vēsturi. JWST izstrādes gaitā, gadu desmitiem, jau ir pārspējis savu inženieru cerības, uzņemot virpuļojošas galaktikas attēlu, kā tā izskatījās pirms 4,6 miljardiem gadu, ar spektroskopiskiem skābekļa, neona un citu atomu parakstiem. Zinātnieki arī izmērīja tvaikainu mākoņu un dūmu parakstus uz eksoplanētas, sniedzot datus, kas varētu palīdzēt astrobiologiem meklēt potenciāli apdzīvojamas pasaules ārpus Zemes.
Publicēšanas laiks: 2023. gada 7. februāris