Masivna orodja so leta 2022 pospešila veliko kemijo
Gigantski nabori podatkov in ogromni instrumenti so znanstvenikom letos pomagali pri soočanju s kemijo v velikem obsegu.
odAriana Remmel
Zasluge: Računalniški center Oak Ridge Leadership v ORNL
Superračunalnik Frontier v Nacionalnem laboratoriju Oak Ridge je prvi iz nove generacije strojev, ki bodo kemikom pomagali pri molekularnih simulacijah, ki so bolj kompleksne kot kdaj koli prej.
Znanstveniki so leta 2022 z uporabo izjemno velikih orodij dosegli velika odkritja. Na podlagi nedavnega trenda kemično kompetentne umetne inteligence so raziskovalci naredili velik napredek in računalnike naučili napovedovati strukture beljakovin v obsegu, kakršnega še ni bilo. Julija je podjetje DeepMind, ki je v lasti Alphabeta, objavilo podatkovno bazo, ki vsebuje strukture ...skoraj vse znane beljakovine– več kot 200 milijonov posameznih beljakovin iz več kot 100 milijonov vrst – kot je napovedal algoritem strojnega učenja AlphaFold. Nato je novembra tehnološko podjetje Meta predstavilo svoj napredek v tehnologiji napovedovanja beljakovin z algoritmom umetne inteligence, imenovanimESMFoldV študiji pred tiskom, ki še ni bila strokovno pregledana, so raziskovalci Mete poročali, da njihov novi algoritem ni tako natančen kot AlphaFold, vendar je hitrejši. Povečana hitrost je pomenila, da so lahko raziskovalci v samo dveh tednih napovedali 600 milijonov struktur (bioRxiv 2022, DOI:10.1101/2022.07.20.500902).
Biologi na Medicinski fakulteti Univerze v Washingtonu (UW) pomagajorazširiti biokemične zmogljivosti računalnikov preko naravne predlogez učenjem strojev, da predlagajo beljakovine po meri iz nič. David Baker z univerze v Wisconsinu je s svojo ekipo ustvaril novo orodje umetne inteligence, ki lahko oblikuje beljakovine bodisi z iterativnim izboljševanjem preprostih pozivov bodisi z zapolnjevanjem vrzeli med izbranimi deli obstoječe strukture (Znanost2022, DOI:10.1126/znanost.abn2100). Ekipa je predstavila tudi nov program, ProteinMPNN, ki lahko začne z zasnovanimi 3D-oblikami in sklopi več beljakovinskih podenot ter nato določi aminokislinska zaporedja, potrebna za njihovo učinkovito izdelavo (Znanost2022, DOI:10.1126/znanost.add2187;10.1126/znanost.add1964). Ti biokemično podkovani algoritmi bi lahko znanstvenikom pomagali pri izdelavi načrtov za umetne beljakovine, ki bi jih lahko uporabili v novih biomaterialih in farmacevtskih izdelkih.
Zasluge: Ian C. Haydon/UW Institute for Protein Design
Algoritmi strojnega učenja pomagajo znanstvenikom pri zasnovi novih beljakovin s specifičnimi funkcijami v mislih.
Z naraščajočimi ambicijami računalniških kemikov rastejo tudi računalniki, ki se uporabljajo za simulacijo molekularnega sveta. V Nacionalnem laboratoriju Oak Ridge (ORNL) so kemiki prvič dobili vpogled v enega najmočnejših superračunalnikov, kar jih je bilo kdajkoli zgrajenih.ORNL-ov eksaskalni superračunalnik Frontier, je med prvimi stroji, ki izračunajo več kot 1 kvintilion plavajočih operacij na sekundo, kar je enota računske aritmetike. Ta računalniška hitrost je približno trikrat hitrejša od hitrosti aktualnega prvaka, superračunalnika Fugaku na Japonskem. V naslednjem letu načrtujeta še dva nacionalna laboratorija, da bosta v ZDA predstavila računalnike v eksaskalni velikosti. Izjemna računalniška moč teh najsodobnejših strojev bo kemikom omogočila simulacijo še večjih molekularnih sistemov in na daljših časovnih skalah. Podatki, zbrani s temi modeli, bi lahko raziskovalcem pomagali premikati meje možnega v kemiji, saj bi zmanjšali vrzel med reakcijami v bučki in virtualnimi simulacijami, ki se uporabljajo za njihovo modeliranje. »Prišli smo do točke, ko lahko začnemo resnično postavljati vprašanja o tem, kaj manjka našim teoretičnim metodam ali modelom, kar bi nas približalo temu, kar nam eksperiment govori, da je resnično,« je septembra za C&EN povedala Theresa Windus, računalniška kemičarka na državni univerzi Iowa in vodja projekta Exascale Computing Project. Simulacije, ki se izvajajo na računalnikih z eksaskalno zmogljivostjo, bi lahko kemikom pomagale pri izumljanju novih virov goriva in oblikovanju novih materialov, odpornih na podnebje.
Po vsej državi, v Menlo Parku v Kaliforniji, Nacionalni laboratorij za pospeševalnike SLAC nameščaSuper kul nadgradnje koherentnega svetlobnega vira Linac (LCLS)... kar bi kemikom lahko omogočilo globlji vpogled v ultrahitri svet atomov in elektronov. Objekt je zgrajen na 3 km dolgem linearnem pospeševalniku, katerega deli so ohlajeni s tekočim helijem do 2 K, da bi ustvarili vrsto super svetlega, superhitrega svetlobnega vira, imenovanega rentgenski laser na prostih elektronih (XFEL). Kemiki so z močnimi impulzi instrumentov posneli molekularne filme, ki so jim omogočili opazovanje številnih procesov, kot sta nastajanje kemičnih vezi in delovanje fotosintetskih encimov. »V femtosekundnem blisku lahko vidite atome, ki mirujejo, posamezne atomske vezi pa se prekinjajo,« je julija za C&EN povedala Leora Dresselhaus-Marais, znanstvenica za materiale s skupnimi nazivi na Univerzi Stanford in SLAC. Nadgradnje LCLS bodo znanstvenikom omogočile tudi boljše uglaševanje energij rentgenskih žarkov, ko bodo nove zmogljivosti na voljo v začetku prihodnjega leta.
Zasluge: Nacionalni laboratorij za pospeševalnike SLAC
Rentgenski laser Nacionalnega pospeševalnega laboratorija SLAC je zgrajen na 3-kilometrskem linearnem pospeševalniku v Menlo Parku v Kaliforniji.
Letos so znanstveniki videli tudi, kako močan bi lahko bil dolgo pričakovani vesoljski teleskop James Webb (JWST) za razkrivanjekemična kompleksnost našega vesoljaNASA in njeni partnerji – Evropska vesoljska agencija, Kanadska vesoljska agencija in Znanstveni inštitut za vesoljski teleskop – so že objavili na desetine slik, od bleščečih portretov zvezdnih meglic do elementarnih prstnih odtisov starodavnih galaksij. Infrardeči teleskop, vreden 10 milijard dolarjev, je opremljen z naborom znanstvenih instrumentov, namenjenih raziskovanju globoke zgodovine našega vesolja. JWST, ki je bil v nastajanju že desetletja, je že presegel pričakovanja svojih inženirjev, saj je posnel sliko vrtinčaste galaksije, kot je bila videti pred 4,6 milijarde let, skupaj s spektroskopskimi podpisi kisika, neona in drugih atomov. Znanstveniki so izmerili tudi podpise parnih oblakov in meglice na eksoplanetu, kar je zagotovilo podatke, ki bi lahko astrobiologom pomagali pri iskanju potencialno naseljivih svetov zunaj Zemlje.
Čas objave: 7. februar 2023