光異性化とかAMES予測とか代謝予測とか、量子化学計算が創薬シーンで果たす役割が大きくなっているのは、探索創薬自体が発見学というよりはメカニズムベースでモノを考えるようになってきているからかなぁと。それからFMOなんかも重要な技術ですね。
さて、ちょっと励起状態での構造最適化計算が必要になったので、pygamessでCIS計算できるようにしておきました。
test用にGAMESSのEXAM34のホルムアルデヒドの励起状態計算のサンプルを使っています。GAMESSで計算する場合にはpc-chem.infoのホルムアルデヒドの励起状態計算が参考になります。こういう良質なコンテンツもっと増えてくんないかな。
input用のmol
exam34_energy.log OpenBabel09231115413D 4 3 0 0 0 0 0 0 0 0999 V2000 0.0100 -0.8670 0.0000 O 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0000 0.3455 0.0000 C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.0100 0.9296 -0.9377 H 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0.0100 0.9296 0.9377 H 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2 0 0 0 0 2 4 1 0 0 0 0 3 2 1 0 0 0 0 M END
計算用スクリプト
import pygamess import openbabel as ob g = pygamess.Gamess() obc = ob.OBConversion() obc.SetInAndOutFormats("mol","mol") mol = ob.OBMol() obc.ReadFile(mol, "h2co.mol") g.contrl['cityp'] = 'cis' g.run_type('optimize') g.basis_type('631+gdp') g.gamess_input(mol) newmol = g.run(mol) print newmol.GetEnergy() obc.WriteFile(newmol,'h2co_singlet.mol')
励起状態のホルムアルデヒドの安定構造は若干ピラミッド型の構造を取るって知ってた？
ところで、光異性化のサンプルとして面白いのはやっぱスチルベンかなぁと思ったんだけど、HOMO-LUMOの2電子励起を考慮しないといけないらしいので、CISじゃ計算できないじゃんと。
もう少し面白いサンプルないかなぁ。