EC2でFMO計算できたら、超速で楽しいんだろうなと、ずっと思っていたが、この前の勉強会でイメージが湧いたのでAmazon EC2の価格表見ていたら超やばい。
The Fragment Molecular Orbital Method: Practical Applications to Large Molecular Systems物理的なハードウェアがなくても、安く早く計算できそうですよ。ハイメモリ クアドラプル エクストララージ インスタンスを4つくらい使えば大抵のタンパク質は数時間で計算終わりそうな気がするなぁ。
というわけでFMO計算とSBDDとEC2というノウハウを組み合わせればニッチな受託モデルができそうな気が。
でも、量子化学計算を活用したStructure Based Drug Designってニーズあんのかなぁ？ウェットのケミストの理解を得られない気もするが。
AM1とかちょっと使いたかったので使えるようにしたけど、そうするとエネルギーが取り込めなくて困る。
あとイオン化ポテンシャルも取り込みたいのでそこら辺も対応する予定。
論文読んでたらハモンド仮説ってのがあって、あれってなんだったかなとググッたら自分の持ってる本が出てきたので、家に帰ってから読んでみたら、かなり面白かったのでこの本はオススメ。
メカニズムベースで創薬研究(特に合成)やろうと思ったら量子化学の基本的なところは外せないと思うんだよね。KKDってのはそれを超えたところにあるわけであって、宝くじ買って当てようとすることをセレンディピティとは言わないでしょう。
去年からダラダラと作っていたPythonのGAMESSラッパーをPyPIにあげてみたけど、初めてなので、なんかおかしい部分があったら指摘してもらえるとありがたいです。
登録は以下のサイトを参考にした
実際にやってみて分かりづらかったところはやっぱライセンスかなぁ。逆にclassifierのところはlist見ながら該当する部分をコピペしてけばいいだけだったので思っていたよりは楽だったな。
ROHFで。
! File created by the GAMESS Input Deck Generator Plugin for Avogadro $BASIS GBASIS=STO NGAUSS=3 $END $CONTRL SCFTYP=ROHF RUNTYP=OPTIMIZE MULT=2 $END $STATPT OPTTOL=0.0001 NSTEP=20 $END $DATA Title C1 C 6.0 -1.60293 -0.39674 -0.00000 H 1.0 -0.53293 -0.39674 -0.00000 H 1.0 -1.97337 -0.92091 0.85611 H 1.0 -1.95466 -0.89443 -0.87948 $END
平面になった。
TODO: pythonのGAMESSラッパーをPyPIに登録する
今日は一日、ネット接続なしの生活を送った。
今日、先日HDDを交換したmacbookを抱えて、新幹線に乗り込んだんだ。そして、三島を過ぎたあたりで、emobileが認識しないことに気づいたんだ。結局俺は大きいiPodを抱えてたってわけさ。そのドでかいiPodで行きも帰りもABCを見続けたぜ、、、FML
ハックマイライフがファックマイライフだったということで。
帰ってきて、emobileのユーティリティ入れなおしたけど認識しなくて、こことか参考にして、この方法は再起動したらつながるようになった。謎の挙動すぎる。
でかいiPodにはsoftware designのDVDが突っ込んであったので、couchdbで検索したら2009年9月号のDHHのインタビューが引っかかってきて、それが面白かった。HDDを増量したことで、pdfを気軽に突っ込んでおけてよい。
さて、新幹線の中で考えた。
amazon EC2でMPIクラスター組めるんだったら、GAMESS-FMOで量子化学計算からのアプローチでSBDDやるようなベンチャー出てきてもいいのかなと、ふと思ったりしたんだけど。ハイスループットな結晶化技術と組み合わせれば(定量的)構造-FMOエネルギー相関QSFmoRとか出来るうえに、クラスター自前で持たなくても計算できて、ノウハウもたまりやすくていいんじゃないかなぁと思ったのだけど。
量子化学計算は、計算するのもコツがいるし、仮に(そのコツ)の部分が克服されて誰でも計算できるようになったとしても、計算結果の解釈にはそれなりに理論的な知識が必要で(ただ数字読めばいいってわけではないし)、QSARとかQSPRとかと違って陳腐化しにくい知識だしだよねー的な話を業者の人としたことがあるんだけど、その業者の人曰く、
「だからブレークしないし人も流入してこないんですよねー」
!?
biphenylの立体構造はお互いのオルト位の水素がぶつかるのでねじれているんだけど、まぁそれはSTO-3Gで計算してもねじれてる構造が出てきた。
じゃぁ、水素じゃなければいいのか？ってことで片方をpyrimidineにしてみたら奇麗に平面になった(STO-3G)
ついでにHOMO,LUMOくらいも見てみた。
HOMO
LUMO
オチなし。
Cation-πってどのくらい安定化すんだろうか?と思っていたので計算してみる。
RCSBを適当にあさって見つけた、1R9LのBETとTRP188を切り出してモデル化する。
で、GAMESSで計算。
最初は6-31G+(d,p)で最適化しようと思ったのだけど、macbookだと全然終わらん。なのでSTO3Gでいいやと。TRPは無駄に計算量が増えるのだけどPHE,TYRあたりでモデル化できるのであればmacbookでも6-31G+(d,p)で計算できるような気がする。
基礎量子化学―軌道概念で化学を考える
エキスパートPythonプログラミング
タンパク質計算科学 ―基礎と創薬への応用― [CD-ROM付]
Gaussianプログラムによる量子化学計算マニュアル 計算入力法から実験値との比較まで ------------------------------------
RESULTS OF KITAURA-MOROKUMA ANALYSIS
------------------------------------
HARTREE KCAL/MOLE
ELECTROSTATIC ENERGY ES= -0.011414 -7.16
EXCHANGE REPULSION ENERGY EX= 0.008788 5.51
POLARIZATION ENERGY PL= -0.001679 -1.05
CHARGE TRANSFER ENERGY CT= -0.007053 -4.43
HIGH ORDER COUPLING ENERGY MIX= 0.000166 0.10
TOTAL INTERACTION ENERGY, DELTA-E= -0.011193 -7.02
水素結合と同じくらいの強さかな。
以下、STO-3Gで構造最適化した座標を使ってつくったインプット
$BASIS GBASIS=STO NGAUSS=3 NDFUNC=1 $END
$CONTRL SCFTYP=RHF RUNTYP=MOROKUMA MAXIT=200 ICHARG=1 MULT=1 $END
$MOROKM IATM(1)=17 ICHM(1)=1 $END
$DATA
W188_BET.out
C1
N 7.0 26.56861 22.88472 72.47206
C 6.0 25.05591 23.05763 72.38527
C 6.0 27.18276 23.04159 71.08205
C 6.0 27.14794 23.94295 73.40648
C 6.0 26.89124 21.49601 73.01604
H 1.0 24.65761 22.29324 71.71973
H 1.0 24.84300 24.05067 71.99229
H 1.0 26.95089 24.04166 70.71972
H 1.0 26.73892 22.29197 70.42917
H 1.0 28.26387 22.89551 71.15590
H 1.0 26.89847 24.92550 73.00913
H 1.0 28.22884 23.81270 73.44995
H 1.0 26.70726 23.81001 74.39332
H 1.0 26.46855 20.75492 72.33939
H 1.0 26.44825 21.40230 74.00640
H 1.0 27.97398 21.38820 73.06968
H 1.0 24.63622 22.94695 73.38408
C 6.0 30.61324 20.49644 72.40614
C 6.0 30.47183 21.03406 71.19420
C 6.0 30.79531 21.59051 73.36029
C 6.0 30.75216 22.77934 72.62888
C 6.0 31.00908 21.63948 74.74382
N 7.0 30.43745 22.45766 71.27884
C 6.0 30.92671 24.02761 73.23103
C 6.0 31.18435 22.86580 75.34238
C 6.0 31.14962 24.05129 74.58925
H 1.0 30.33993 20.55500 70.23268
H 1.0 31.04481 20.72825 75.32842
H 1.0 30.86231 23.00634 70.52231
H 1.0 30.90815 24.93911 72.64846
H 1.0 31.36065 22.92555 76.40870
H 1.0 31.30378 24.99933 75.08996
H 1.0 30.61446 19.44515 72.64676
$END
こんなの出てるのか
The Fragment Molecular Orbital Method: Practical Applications to Large Mokecular Systems買わねば
あと、インプットはここにあったので、論文読みながら実行すると吉。
良書だと思う。多少量子化学の知識は必要だけど。
分子軌道法（ＭＯ法）とは，原子に対する原子軌道の考え方を分子に対して適用し，分子の電子状態や反応機構を理解しようとするものである．この量子化学的視点を用いることによって，あらゆる化学現象を統一的に捉えて説明する．化学を学ぶもの必携の一冊．
複合体結晶構造とかの結合の要因を探る時には、どうしても有機化学とか量子化学の知識が必要になってくる。且つドッキングというのは化学反応の特殊な一形態であり、それゆえ、弱い力に関する理論的な理解が必須となる（であろうと考えている）。
結局ドッキングというのは、反応により生成物が変わらない化学反応と捉えることができる。(結合を形成するようなものは自殺基質とか呼んで特殊な扱いをするね)
まぁそう考えれば、量子化学的な化学反応に対する理解は重要だろうと自然に導かれるけど。
あたりは、コンフォメーションとか掘っていく際に役に立つはず。ただ、弱い相互作用に関する話は水素結合くらいしかなかったけど、結構詳しく載っていたので役立った。
その先のもっと弱い結合をどう評価していくかがテーマなんだけど、やっぱいまのところは論文を地道に追いかけていくしかないかな。
これも良い本なんだけど実例が基礎っぽすぎて、プラクティカルさが少し足りない。
すぐできる 量子化学計算ビギナーズマニュアル (KS化学専門書)
有機化学のための分子間力入門