Moleküler dinamik

Moleküler dinamik ( MD ), atomların ve moleküllerin fiziksel hareketlerini incelemek için bir bilgisayar simülasyon yöntemidir. Atomların ve moleküllerin sabit bir süre boyunca etkileşime girmesine izin verilir ve bu da sistemin dinamik evrimi hakkında bilgi verir. En yaygın versiyonda, atomların ve moleküllerin yörüngeleri, parçacıklar ve bunların potansiyel enerjileri arasındaki kuvvetlerin çoğu zaman atomlararası potansiyeller veya moleküler mekanik kuvvet alanları kullanılarak hesaplandığı, etkileşen parçacıkların bir sistemi için Newton'un hareket denklemlerinin sayısal olarak çözülmesiyle belirlenir. Metod ilk olarak 1950'lerin sonunda teorik fizik alanında geliştirildi   , ancak günümüzde çoğunlukla kimyasal fizik, malzeme bilimi ve biyomoleküllerin modellenmesinde uygulanmaktadır .
Moleküler sistemler tipik olarak çok sayıda parçacıktan oluştuğundan, bu tür karmaşık sistemlerin özelliklerini analitik olarak belirlemek mümkün değildir; MD simülasyonu, sayısal yöntemleri kullanarak bu sorunu çözmektedir. Bununla birlikte, uzun MD simülasyonları matematiksel olarak kötü koşullandırılmıştırlar (yüksek koşul sayısına sahiptir), yani sayısal entegrasyonda uygun algoritma ve parametrelerin seçimi ile minimize edilebilecek, ancak tamamen ortadan kalkamayan kümülatif hatalar oluştururlar.
Ergodik hipoteze uyan sistemler için, bir moleküler dinamik simülasyonunun evrimi, sistemin makroskopik termodinamik özelliklerini belirlemek için kullanılabilir: bir ergodik sistemin zaman ortalamaları, mikrokanonik topluluk ortalamalarına karşılık gelir. MD, aynı zamanda doğanın kuvvetlerini  canlandırarak ve atomik bir ölçekte moleküler hareketi inceleme şansı sağlayarak "sayılarla istatistiksel mekanik" ve " Laplace'in Newton mekaniğinin vizyonu" olarak da adlandırılmıştır.

Tarih

Monte Carlo simülasyonlarının önceki başarılarından sonra, yöntem ilk kez 1950'lerin ortalarında Fermi, Pasta, Ulam ve Tsingou  tarafından geliştirilmiştir. 1957'de Alder ve Wainwright, sert küreler arasında mükemmel elastik çarpışmaları simüle etmek için bir IBM 704 bilgisayarı kullandı. 1960 yılında Gibson ve ark. yapışkan bir yüzey kuvveti ile birlikte Born-Mayer tipi itici etkileşimi kullanarak katı bakırın radyasyon hasarını simüle etti. 1964 yılında, Rahman, bir Lennard-Jones potansiyeli kullanan, sıvı argonun dönüm noktası simülasyonlarını yayınladı. Kendi kendine yayılma katsayısı gibi sistem özelliklerinin hesaplanması deneysel verilerle deneysel verilerle iyi karşılaştırıldı.
Moleküler dinamikleri bilgisayarlarla simüle etmek mümkün olmadan önce bazı insanlar atom hareketinin fiziksel modeller (örneğin makroskopik küreler) oluşturarak modellenmesi için yoğun bir çalışma üstlendi. Amaç, bu küreleri bir sıvının yapısını taklit edecek şekilde düzenlemek ve davranışını incelemek için kullanmaktı. JD Bernal, 1962’de şunları söyledi: “ ... Çok sayıda lastik top aldım ve bunları 2.75 ila 4 inç arasında değişen farklı uzunluklardaki çubuklarla bir araya getirdim. Bunu ilk etapta mümkün olduğunca rasgele yapmayı denedim, kendi ofisimde çalışıyor, her beş dakikada bir rahatsız ediliyor ve rahatsız edilmeden önce ne yaptığımı hatırlamıyordum. ”

Uygulama alanları

İlk olarak teorik fizikte kullanılan MD yöntemi, malzeme biliminde kısa süre sonra popülerlik kazanmıştır ve 1970'lerden beri biyokimya ve biyofizikte de yaygındır. MD, X ışını kristalografisi veya NMR spektroskopisinden elde edilen deneysel kısıtlamalara dayanarak proteinlerin ve diğer makromoleküllerin 3 boyutlu yapılarını geliştirmek/daha iyi hale getirmek için sıklıkla kullanılır. Fizikte, MD, ince film büyümesi ve iyon alt ekimi gibi doğrudan gözlemlenemeyen atomik seviye fenomenlerin dinamiklerini incelemek ve ayrıca henüz yaratılmayan veya henüz yaratılamayan nanoteknolojik cihazların fiziksel özelliklerini incelemek için kullanılır. Biyofizik ve yapısal biyolojide, bu yöntem proteinler ve nükleik asitler gibi makromoleküllerin hareketlerini incelemek için sıkça uygulanır. Burdan elde edilecek veri ligand yerleştirme gibi biyofiziksel deneylerin sonuçlarını yorumlamak ve  diğer moleküller ile etkileşimleri modellemek için faydalı olabilir.   Prensipte MD, polipeptit zincirinin rastgele katlanmasını simüle ederek protein yapısının ab initio tahmini için kullanılabilir.