Predicting properties of proteins and polymers by coarse- grained methods and using nanoprobes
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Geçtiğimiz on yılda toplu hareket modları ile ilgili denge özelliklerini tahmin etmek için proteinlerde kaba-ölçekli ağ modelleri geliştirilip başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Deneysel kordinat bilgilerinden ağlar oluşturularak kullanılan farklı yöntemler genellikle iyi sonuçlar vermektedir. Tezin ilk bölümünde, ağ örgüleme stratejilerinin sistematik bir çalışması ve Anizotropik Ağ Modeli (AAM) kullanılarak tahmin edilen özellikler üzerindeki etkisi araştırıldı. Analizler çok sayıdaki proteinin ortak radyal dağılım fonksiyonu, bu tezde tanımlanan açısal dağılım fonksiyonu ve spektral boyuta dayanmaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise, cis-1,4-polibütadien eriyik sisteminin denge koşullarındaki atomlarının koordinatlarına AAM uygulanmıştır ve yöntemin uygulanabilirliği test edilmiştir. Molekül dinamik (MD) benzetimleri geniş sıcaklık ve basınç aralıklarında yapılmıştır. AAM'den elde edilen ortalama kare dalgalanmaları MD benzetim değerleri ile uyumluluk içerisinde olup, bu değerler sistemin esnekliklerini tahmin etmek için kullanılmıştır. Üçüncü bölümde, nanoparçacıkların polimerin viskoelastik ve termodinamik özellikleri üzerindeki davranış ve etkisini anlamak için, farklı büyüklükteki nanoparçacıklar cis-1,4-polibütadien matrisi içerisinde çalışılmıştır. İlk olarak, difüzyon-katsayısı ve sıfır-kayma viskozitesi benzetim sonuçlarından hesaplanmış ve elde edilen deney sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Dört farklı sıcaklıkta hesaplanan C-H bağ vektörlerinin korelasyonları literatürdeki C-NMR deneyleri ile karşılaştırılmıştır. Benzetim sonuçları ve deneyler arasında uyumluluk, kullanılan kuvvet-alanının gerçek sistem dinamiklerini iyi şekilde betimlediğini onaylamaktadır. Zincirler ile nanoparçacıklar arasındaki etkileşim gücünü değiştirerek polimerin mekanik özelliklerini de değiştirmek mümkündür. Esneklik modülü, etkileşimi normalden çok güçlüye değiştirdikçe doğrusal olarak artmakta, oysa ki, nanoparçacık boyutundan etkilenmemektedir. İncelenen diğer bir termodinamik özellik olan camsı geçiş sıcaklığı ise nanoparçacıklar sisteme entegre edilince 8°C artış göstermekte, ancak etkileşim güçlü değerlerde uygulanınca tekrar nanoparçacıksız durumdaki yalın polimer değerine yakın düşmektedir. The past decade has witnessed development of coarse-grained network models of proteins for predicting equilibrium properties related to collective modes of motion. Results are robust towards different methodologies used for constructing networks from experimental coordinates. Here we present a systematical study of network construction strategies, and we study their effect on predicted properties using Anisotropic Network Model (ANM). The analysis is based on radial-distribution-functions, spectral dimensions, and the newly-defined angular-distribution-function. Next, we apply ANM to polybutadiene melts to test extent of applicability of the method. Molecular dynamics (MD) simulations are carried out for many temperatures and pressures. Mean-square fluctuations of atoms obtained by ANM are in good agreement with values from MD, thus predicting flexibilities of the systems. Finally, to understand the nanoclusters? effect on viscoelastic and thermodynamic properties, these are embedded in the polybutadiene matrix. First, diffusion coefficients and zero-shear viscosities are calculated from MD and compared with viscosimeter measurements. Correlation times of C-H bond vectors of simulation at four different temperatures are compared with C-NMR findings. The agreement between simulations and experiments confirm that the force-field used in MD well-describes the dynamics of the real system. We also manipulate mechanical properties by tuning interaction strength of the nanoclusters with the chains. We find that moduli are slightly affected by nanocluster size, but display a linear trend with increasing interaction strength. Another thermodynamical quantity, glass transition temperature increases by 8°C as nanoclusters are introduced to the melt, while it is restored to the original value for high interaction strengths.
Collections