Predicción de la estructura cristalina

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La predicción de la estructura cristalina (PCS) es la predicción de los parámetros de la estructura cristalina de una sustancia, cuyos cristales no han sido estudiados mediante métodos de cálculo experimentales desde los primeros principios . El desarrollo de métodos fiables para predecir la estructura cristalina de los compuestos en función de su estructura molecular ha sido una de las tareas más importantes de la ciencia física desde la década de 1950 [1] . Se utilizan varios métodos computacionales para resolver este problema , como recocido simulado , algoritmos evolutivos , análisis multipolar distribuido , muestreo aleatorio, descenso aleatorio .minería de datos , teoría funcional de la densidad y dinámica molecular [2] .

Historia

Las estructuras cristalinas de los cristales iónicos simples se aprendieron a refinar en la primera mitad del siglo XX utilizando las reglas propuestas por Linus Pauling en 1929 [3] . Estas reglas se han ampliado para incluir la concentración de electrones de valencia para metales y semiconductores. Sin embargo, la previsión y el refinamiento son cosas muy diferentes. Muy a menudo, la predicción de una estructura cristalina se entiende como la búsqueda de una energía mínima de la disposición espacial de los átomos (o, en el caso de los cristales moleculares, las moléculas). El problema tiene dos aspectos: combinatorio (el problema de la "búsqueda", en la práctica, el más agudo para los cristales inorgánicos) y energético (el problema de la "clasificación", el más relevante para los cristales orgánicos moleculares). Para cristales no moleculares complejos (el “problema de búsqueda”), los mejores resultados se obtienen usando la versión de la metadinámica de Martonak [4] [5] , el método de búsqueda aleatoria in ab initio [6] y usando el algoritmo USPEX evolutivo de Oganov- Glass [7] . Los dos últimos métodos pueden resolver problemas de optimización global con una precisión de varios cientos de grados de libertad, mientras que los algoritmos metadinámicos permiten reducir todas las variables estructurales a una pequeña muestra de variables generalizadas "lentas", lo que a menudo conduce a una solución estable.

Cristales moleculares

La predicción de estructuras cristalinas orgánicas es una tarea importante tanto para la ciencia fundamental como para la aplicada, en particular para la producción de nuevos fármacos y pigmentos , donde el polimorfismo de las estructuras es fundamental. Las estructuras cristalinas de las sustancias moleculares, especialmente los compuestos orgánicos, son muy difíciles de predecir y clasificar en términos de estabilidad. Las interacciones intermoleculares son relativamente débiles, no direccionales y de largo alcance [8] . Esto conduce a una red cristalina característica de estos compuestos y a una diferencia muy pequeña en la energía libre de varias formas polimórficas (a menudo solo unos pocos kJ/mol y muy raramente superan los 10 kJ/mol) [9] . Los métodos de predicción de estructuras cristalinas a menudo permiten encontrar muchas estructuras posibles dentro de este pequeño rango de energía. Tales pequeñas diferencias de energía son difíciles de predecir con un alto grado de confiabilidad y con recursos computacionales razonables.

Desde 2007, se ha logrado un progreso significativo en la PCD de moléculas orgánicas pequeñas, con varios métodos diferentes que han demostrado su eficacia [10] [11] . El método más discutido es el cálculo inicial y la clasificación de la energía de todas las estructuras cristalinas posibles utilizando un campo de fuerza mecánico molecular selectivo, seguido del uso de DFT con corrección de dispersión para evaluar la energía de red y la estabilidad de cada estructura candidata [12]. . Los intentos más recientes de predecir las estructuras cristalinas se han centrado en la estimación de la energía libre de los cristales orgánicos mediante la incorporación de los efectos de la temperatura y la entropía mediante el análisis vibratorio o la dinámica molecular. [13] [14]

Software PCS

Los siguientes códigos permiten predecir estructuras estables y metaestables de una composición química dada bajo diversas condiciones externas (presión y temperatura):

• USPEX Archivado el 15 de mayo de 2021 en Wayback Machine  : software multifuncional de múltiples métodos, que incluye algoritmo evolutivo y otros métodos (muestreo aleatorio, metadinámica evolutiva, enjambre de partículas mejorado (MPS), método de celda variable de cinta elástica elástica para mecanismos de fase transiciones). Puede usarse para cristales atómicos o moleculares; cristales a granel, nanopartículas, polímeros, reconstrucciones de superficies; puede optimizar la energía y otras propiedades físicas. Además de encontrar la estructura de una composición dada, es posible determinar todas las composiciones estables en un sistema multicomponente de composición variable. Gratis para investigadores académicos. Utilizado por más de 4500 investigadores en todo el mundo. Actualizado regularmente.
• CALYPSO Archivado el 9 de junio de 2020 en Wayback Machine  : análisis de estructura cristalina de enjambre de partículas para identificación/determinación de estructuras cristalinas. Al igual que con otros códigos, los datos de estructura se pueden utilizar para desarrollar materiales multifuncionales (p. ej., superconductores, termoeléctricos, superduros, materiales energéticos, etc.). Gratis para investigadores académicos. Actualizado regularmente.
• XtalOpt Archivado el 15 de junio de 2010 en Wayback Machine  es una implementación de código abierto de un algoritmo evolutivo. Última actualización 2011.
• GULP Archivado el 9 de junio de 2020 en Wayback Machine  es un paquete que implementa el método Monte Carlo y algoritmos genéticos para cristales atómicos. GULP se basa en campos de fuerza clásicos pero funciona con muchos tipos de campos de fuerza. Gratis para investigadores académicos. Actualizado regularmente.
• GASP Archivado el 18 de enero de 2019 en Wayback Machine  : predice la estructura y composición de fases estables y metaestables de cristales, moléculas, grupos atómicos y defectos a partir de primeros principios. Puede combinarse con otros códigos de energía, incluidos: VASP, LAMMPS, MOPAC, Gulp, JDFTx, etc. De uso gratuito y actualizado periódicamente.
• AIRSS Archivado el 25 de octubre de 2020 en Wayback Machine - Búsqueda de estructura aleatoria ab initio basada en muestreo espacial de configuración estocástica y con la posibilidad de usar restricciones de simetría, químicas y físicas. Se utiliza para estudiar cristales a granel, materiales de baja dimensión, agrupaciones, defectos puntuales e interfaces. Publicado bajo la licencia GPL2. Actualizado regularmente.
• GRACIA Archivado el 29 de diciembre de 2020 en Wayback Machine : diseñado para predecir estructuras de cristales moleculares, especialmente para la industria farmacéutica. Basado en la teoría funcional de densidad corregida por dispersión. El software comercial está en desarrollo activo.

Ejemplos de implementación del enfoque PCS

Literatura

• Métodos modernos de predicción de estructuras cristalinas  (inglés) / AR Oganov. - Berlín: Wiley-VCH , 2010. - ISBN 978-3-527-40939-6 .

Notas

1. ↑ GR Desiraju. Cristalografía críptica  (inglés)  // Nature Materials  : revista. - 2002. - vol. 1 , no. 2 . - Pág. 77-79 . -doi : 10.1038/ nmat726 . —PMID 12618812 .
2. ↑ SM Woodley, R. Catlow; gato bajo Predicción de la estructura cristalina a partir de los primeros principios  (inglés)  // Nature Materials  : revista. - 2008. - Vol. 7 , núm. 12 _ - Pág. 937-946 . -doi : 10.1038/ nmat2321 . — . —PMID 19029928 .
3. ↑ L. Pauling . Los principios que determinan la estructura de los cristales iónicos complejos  //  Journal of the American Chemical Society : diario. - 1929. - Vol. 51 , núm. 4 . - Pág. 1010-1026 . -doi : 10.1021/ ja01379a006 .
4. ↑ Martonak R., Laio A., Parrinello M.; Schmid; Bauchinger. Predicción de estructuras cristalinas: revisión del método Parrinello-Rahman  (inglés)  // Cartas de revisión física  : revista. - 2003. - vol. 90 , núm. 3 . - P. 341-353 . - doi : 10.1016/0027-5107(78)90203-8 . — PMID 75502 .
5. ↑ Martonak R., Donadio D., Oganov AR, Parrinello M.; donadio; Oganov; Parrinello. Transformaciones de la estructura cristalina en SiO 2 a partir de la metadinámica clásica y ab initio  (inglés)  // Nature Materials  : revista. - 2006. - vol. 5 , núm. 8 _ - Pág. 623-626 . -doi : 10.1038/ nmat1696 . - . —PMID 16845414 .
6. ↑ CJ Pickard, Necesidades de RJ. Fases de Alta Presión del Silano // Cartas de Revisión Física . - 2006. - T. 97 , N º 4 . - S. 045504 . -doi : 10.1103 / PhysRevLett.97.045504 . - . -arXiv : cond - mat/0604454 . — PMID 16907590 .
7. ↑ A. R. Oganov, C. W. Glass. Predicción de la estructura cristalina utilizando técnicas evolutivas ab initio: principios y aplicaciones  //  Journal of Chemical Physics  : revista. - 2006. - vol. 124 , núm. 10 _ - Pág. 8-13 . -doi : 10.1063/ 1.2210932 . - . —PMID 244704 .
8. ↑ Antonio de piedra. La teoría de las fuerzas intermoleculares  . — Prensa de la Universidad de Oxford , 2013.
9. ↑ Nyman Jonas, Day Graeme M. Diferencias de energía vibratoria estática y de celosía entre  polimorfos //  CrystEngComm : diario. -doi : 10.1039/ C5CE00045A .
10. ↑ K. Sanderson. El modelo predice la estructura de los cristales  (inglés)  // Nature  : journal. - 2007. - vol. 450 , núm. 7171 . - Pág. 771 . -doi : 10.1038/ 450771a . — . —PMID 18063962 .
11. ↑ Day Graeme M., Cooper Timothy G., Cruz-Cabeza Aurora J., Hejczyk Katarzyna E., Ammon Herman L., Boerrigter Stephan XM, Tan Jeffrey S., Della Valle, Raffaele G., Venuti Elisabetta, Jose Jovan, Gadre Shridhar R., Desiraju Gautam R., Thakur Tejender S., Van Eijck Bouke P., Facelli Julio C., Bazterra Victor E., Ferraro Marta B., Hofmann Detlef WM, Neumann Marcus A., Leusen Frank JJ, Kendrick John, Price Sarah L., Misquitta Alston J., Karamertzanis Panagiotis G., Welch Gareth WA, Scheraga Harold A., Arnautova Yelena A., Schmidt Martin U., Van De Streek Jacco, Wolf Alexandra K. Progreso significativo en la predicción del estructuras cristalinas de pequeñas moléculas orgánicas: un informe sobre la cuarta prueba ciega  //  Acta Crystallographica B : diario. - Unión Internacional de Cristalografía , 2009. - Vol. 65 , núm. punto 2 - pág. 107-125 . -doi : 10.1107/ S0108768109004066 .
12. ↑ MA Neumann, FJJ Leusen, J. Kendrick; Leusen; Kendrick. Un gran avance en la predicción de estructuras cristalinas  (alemán)  // Angewandte Chemie International Edition  : magazin. - 2008. - Bd. 47 , núm. 13 _ - S. 2427-2430 . doi : 10.1002/ anie.200704247 . —PMID 18288660 .
13. ↑ Reilly, Anthony M.; Cooper, Ricardo I.; Adjiman, Claire S.; Bhattacharya, Saswata; Boese, A. Daniel; Brandeburgo, Jan Gerit; Bygrave, Peter J.; Bylsma, Rita; Campbell, Josh E.; Coche, Roberto; Caso, David H.; Chadha, Renu; Cole, Jason C.; Cosburn, Katherine; Cuppen, Herma M.; Curtis, Farren; Día, Graeme M.; DiStasio, Robert A.; Dzyabchenko, Alexander; Van Eijck, Bouke P.; Elking, Dennis M.; Van Den Ende, Joost A.; Facelli, Julio C.; Ferraro, Marta B.; Fusti-Molnar, Laszlo; Gatsiou, Cristina Anna; Caramba, Thomas S.; De Gelder, René; Ghiringhelli, Luca M.; et al. (2016). “Informe sobre la sexta prueba ciega de métodos de predicción de estructuras cristalinas orgánicas” . Acta Crystallographica b . 72 (4): 439-459. DOI : 10.1107/S2052520616007447 . PMC  4971545 . PMID  27484368 .
14. ↑ Dybeck, Eric C.; Abraham, Nathan S.; Schieber, Natalie P.; Michael, Michael R. (2017). "Captura de las contribuciones entrópicas a las transformaciones polimórficas mediadas por la temperatura a través del modelado molecular". Revista de teoría química y computación . 17 (4): 1775-1787. doi : 10.1021/ acs.cgd.6b01762 .
15. ↑ Oganov AR, Chen J., Gatti C., Ma Y.-M., Yu T., Liu Z., Glass CW, Ma Y.-Z., Kurakevych OO, Solozhenko VL (2009). “Forma iónica de alta presión de boro elemental” . naturaleza _ 457 : 863-867. DOI : 10.1038/naturaleza07736 . Archivado desde el original el 9 de noviembre de 2020 . Consultado el 29-04-2020 . Parámetro obsoleto utilizado |deadlink=( ayuda )