Development of computational techniques for predicting the free energetics of crystalline polymorphs and complex molecules

开发用于预测晶体多晶型物和复杂分子的自由能学的计算技术

基本信息

  • 批准号:
    1301314
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 42万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-08-15 至 2016-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Mark Tuckerman of New York University is supported by an award from the Chemical Theory, Models and Computational Methods program in the Chemistry division to develop theoretical and computational methods to address key challenges in determining accurate free energies. (1) In order to determine free energies, it is necessary to sample extensively the complex and extremely high-dimensional probability distribution of possible spatial configurations of the system. (2) Despite the extremely high dimensionality of a system, conformational free energies can often be characterized in terms of a few key variables; however, identifying such variables a priori is highly nontrivial. (3) Accurate free energies require an accurate yet computationally efficient model of the interactions between the atoms in a system. Tuckerman and his research group address these challenges through the development of novel computational techniques and apply these methods to a number of problems in biomolecular structure prediction and crystal polymorphism determination. This proposal is cofunded by the Condensed Matter and Materials Theory Program in the Division of Materials Research.The importance of theory and computation in scientific disciplines such as chemistry, materials science, and biology is now well recognized and, in fact, was recently highlighted in the White House's document on the Materials Genome Initiative, which called for a synergy between theoretical and experimental scientists and industrial engineers. The overarching goal is to accelerate the time between concept and a marketable material. The role of theory and computation will be significantly enhanced through the development of new mathematical approaches that address outstanding challenges in these areas. Efficient computational protocols of the type to be developed in this proposal allow rapid and reliable predictions to be made that could accelerate the development of novel pharmaceuticals by pre-screening compounds that form undesirable polymorphs and speed the determination of structure in biomolecules. This information could not only lead to new drug design strategies involving novel compounds, but could provide important clues about how such molecules function in healthy and unhealthy cellular environments, which will increase our understanding of how certain types of diseases, leading to new therapy targets.
纽约大学的马克·塔克曼 (Mark Tuckerman) 获得化学系化学理论、模型和计算方法项目的奖项支持,致力于开发理论和计算方法,以解决确定准确自由能方面的关键挑战。 (1)为了确定自由能,需要对系统可能的空间构型的复杂且极高维的概率分布进行广泛采样。 (2) 尽管系统的维数极高,但构象自由能通常可以用几个关键变量来表征;然而,先验地识别这些变量是非常重要的。 (3) 准确的自由能需要系统中原子之间相互作用的准确且计算有效的模型。 塔克曼和他的研究小组通过开发新颖的计算技术来解决这些挑战,并将这些方法应用于生物分子结构预测和晶体多态性测定中的许多问题。该提案由材料研究部的凝聚态和材料理论项目共同资助。理论和计算在化学、材料科学和生物学等科学学科中的重要性现已得到充分认识,事实上,最近在白宫关于材料基因组计划的文件,其中呼吁理论和实验科学家以及工业工程师之间的协同作用。总体目标是缩短概念和可销售材料之间的时间。 通过开发新的数学方法来解决这些领域的突出挑战,理论和计算的作用将得到显着增强。 该提案中将开发的高效计算协议可以进行快速可靠的预测,通过预先筛选形成不良多晶型物的化合物并加速确定生物分子的结构,从而加速新型药物的开发。 这些信息不仅可以带来涉及新化合物的新药物设计策略,还可以提供有关这些分子如何在健康和不健康细胞环境中发挥作用的重要线索,这将增加我们对某些类型疾病如何产生新治疗靶点的理解。

项目成果

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