(Phys.org) —Materiaalontwerp volgt meestal wat bekend staat als de Edisoniaanse methode: , een traditioneel proces dat wordt gekenmerkt door trial-and-error-ontdekking in plaats van een systematische theoretische benadering. Hoewel dit enigszins onnauwkeurig kan zijn - Edison maakte gebruik van beschikbare theorieën en nam alleen zijn toevlucht tot vallen en opstaan ​​​​wanneer er geen adequate theorie bestond - een beter alternatief is een a priori benadering waarin gewenste eigenschappen worden gedefinieerd en bijbehorende structuren worden ontworpen. Daartoe, wetenschappers van Columbia University - Department of Chemical Engineering en Brookhaven National Laboratory (BNL) hebben onlangs een ontwerpbenadering ontwikkeld waarin colloïden geënt met enkelstrengs DNA zichzelf assembleren tot gewenste structuren. De onderzoekers stellen dat hun methodologie gemakkelijk kan worden gegeneraliseerd, is snel en zeer selectief, reproduceert nauwkeurig de parameters die relevant zijn voor vier momenteel gerealiseerde kristallen, maar verheldert ook - verrassend - vier momenteel niet-waargenomen structuren. Hoewel de wetenschappers erkennen dat deze structuren experimenteel moeten worden gevalideerd, ze zijn ervan overtuigd dat hun methodologie brede potentiële toepassingen heeft.

Prof. Venkat Venkatasubramanian besprak het artikel dat hij, Prof. Sanat Kumar, Prof. Babji Srinivasan, Thi Vo uit Colombia, en hun co-auteurs, Dr. Oleg Gang en Dr. Yugang Zhang van BNL, onlangs gepubliceerd in Proceedings van de National Academy of Sciences . "Het ontwerpen van DNA-geënte nanodeeltjes is een uitdaging omdat een aantal experimentele parameters een sleutelrol kunnen spelen bij zelfassemblage, " Venkatasubramanian vertelt Phys.org . "Parameterruimtegrootte kan daarom erg groot worden, met een groot aantal lokale minima, waardoor het erg moeilijk - zo niet onmogelijk - is om de ruimte efficiënt te doorzoeken op een Edisoniaanse trial-and-error-manier." Het inverse ontwerpraamwerk van het genetische algoritme van de onderzoekers doorzoekt de ruimte systematischer, het ontwerpproces effectiever te maken. (Een genetisch algoritme, of ga, bootst het proces van natuurlijke selectie na.)

Dat gezegd hebbende, echter, Venkatasubramanian voegt eraan toe dat een andere uitdaging in hun aanpak is dat ze betrouwbare voorwaartse modellen nodig hebben. "Hoewel gedetailleerde modellen van door DNA gemedieerde zelfassemblage meestal nauwkeuriger zijn, ze vereisen doorgaans simulatietijden die variëren van enkele uren tot enkele dagen, en zou dus niet geschikt zijn voor koppeling met het genetische algoritme voor rationeel ontwerp." De onderzoekers kozen daarom voor een eenvoudigere complementair contactmodel (CCM) op basis van de voorspelbare en gevestigde eigenschappen van zowel DNA (persistentielengte, stijging per basenpaar) en DNA-NP's (aantal DNA-strengen per deeltje, het hybridisatiegedrag van kleverige uiteinden) ¹ . "CCM is behoorlijk succesvol geweest in het vastleggen van de meeste experimentele waarnemingen, " hij voegt toe, "en snel zijn, het zorgt voor een effectieve GA-koppeling, het genereren van voorspellingen van de vereiste ontwerpparameters in een kwestie van minuten."

Kumar merkt op dat experimentele validatie van hun aanpak een andere is, en heel belangrijk, uitdaging. "We besloten ons raamwerk te testen door eerst te proberen nanokristalstructuren te voorspellen die al experimenteel zijn waargenomen. we hebben een bibliotheek van kristalstructuren gemaakt - inclusief die welke experimenteel zijn verkregen - met vermelding van de relevante experimentele parameters, zoals DNA-linkerverhouding en de grootte van de DNA-geënte nanodeeltjes. Daarna hebben we het genetische algoritme uitgevoerd voor een gewenste kristalstructuur die experimenteel is waargenomen, met behulp van de CCM als een voorwaarts model. We waren blij dat het genetische algoritme de experimentele parameters correct voorspelde die werden gebruikt bij de vorming van de waargenomen structuur."

Srinivasan, de andere co-auteur van de krant, erkent dat het voorwaartse CCM-model dat momenteel in het GA-raamwerk wordt gebruikt, bepaalde beperkingen heeft. "Het veronderstelt volledige DNA-hybridisatie binnen de contactgebieden tussen twee DNA-geënte deeltjes als de drijvende kracht achter zelfassemblage, " legt hij uit. "In wezen, dit beperkt de analyse tot puur aantrekkelijke interactie-effecten. Om een ​​vollediger enthalpisch beeld te geven, we zijn van plan afstotende interacties op te bouwen tussen de niet-complementaire ssDNA-linkers op de nanodeeltjes." Enthalpie is een maat voor de totale energie van een thermodynamisch systeem.

"Verder, " Srinivasan vervolgt, "entropie zorgt ook voor een beperking van het werkelijke aantal gehybridiseerde linkers binnen het interactiegebied van nanodeeltjes, evenals kosten voor de configuratie van deeltjes binnen het rooster - die beide momenteel in het model worden ingebouwd. In aanvulling, de huidige CCM definieert niet altijd een kristalstructuur op unieke wijze." hij illustreert, de CCM kan geen onderscheid maken tussen de structuren van CuAu (een koper/goudlegering) en CsCl (cesiumchloride), omdat in de eenheidscel beide kristallen hetzelfde aantal naaste buren en deeltjesverdeling hebben. "Dit leidt tot degeneraties die we willen aanpakken door de interactietypes binnen een kristalrooster verder te verfijnen."

Het aanpakken van deze uitdagingen was op zich geen sinecure. "Ons ontwerpprobleem wordt gecompliceerd door de complexe niet-lineaire relaties tussen colloïdgrootteverhoudingen, het aantal DNA-linkers op elk nanodeeltje en de gewenste kristalstructuur, Venkatasubramanian vertelt Phys.org. "Dit leidt tot een zoekruimte vol met lokale minima die moeilijk te verkennen zijn met behulp van meer conventionele benaderingen zoals trail-and-error, heuristieken of wiskundige programmeermethoden." De belangrijkste innovatie hier is het inverse ontwerpraamwerk dat de kennis van de CCM (ook bekend als een voorwaarts model) effectief benut door het te combineren met het genetische algoritme (dat robuuster is voor lokale minima), wat resulteert in een zeer efficiënte en schaalbare ontwerpoptimalisatieprocedure. "Genetische algoritmen zijn hoe de natuur gecompliceerde moleculen en organismen heeft ontworpen. We creëren in wezen situaties waarin we de 'genenpool' van DNA-transplantatieparameters laten evolueren naar het gewenste - dat wil zeggen, 'fittest' - structuur met elke volgende generatie."

Kumar wijst er ook op dat ze de zeer belangrijke analyse van de bepaling van clustervorming hebben geïntroduceerd. "De CCM vereist een eerste invoer van kristalroosterparameters en gaat dus uit van kristalvorming, gegeven eventuele DNA-entingsparameters. experimenteel, er zijn grote gebieden met clustervorming die het gevolg zijn van het kinetisch vangen van deze deeltjes in een metastabiele toestand tijdens het zelfassemblageproces. Om te voorkomen dat ontwerp binnen de grenzen van deze clustervormende regimes valt, we hebben een symmetrie-analyse uitgevoerd van het model dat de ongelijke verdeling van DNA-linkers op deeltjes verklaart." Met andere woorden, door een grens voor deze verdeling in te voeren, de wetenschappers konden de aanwezigheid van amorfe en clustergebieden identificeren die eerder in experimenten werden waargenomen. "Dit maakt het vervolgens mogelijk om in de toekomst het raamwerk aan te passen om een ​​extra parameter in de fitnessfunctie op te nemen, " hij voegt toe, "zodat het deze 'slechte' evolutionaire paden zal herkennen en vermijden."

Momenteel, door een ander doel te hebben dan DNA-hybridisatie, het team neemt nieuwe parameters op in het model om de CCM te verbeteren met entropische bijdragen en weerzinwekkende interacties. "Voorlopige experimentele studies hebben aangetoond dat ons verfijnde model in overeenstemming is met experimentele resultaten, " Srinivasan en Thi Vo merken op, "en er wordt momenteel een grondige analyse uitgevoerd om een ​​model te ontwikkelen dat op unieke wijze alle 230 verschillende kristalruimtegroepen zal specificeren, die vervolgens samen met de genetische algoritmebenadering voor kristalroosterontwerp zal worden gebruikt. Ons uiteindelijke doel is om het model op zo'n manier te maken dat alleen de parameters worden gebruikt die de DNA-geënte deeltjes definiëren." aangezien de ontwerpparameters die zijn afgeleid van het raamwerk van genetische algoritmen alleen factoren zullen omvatten die de onderzoekers experimenteel kunnen controleren.

Een interessant en onverwacht resultaat was dat hun bevindingen vier momenteel niet-waargenomen structuren ophelderden. "Onder de kristalroosterbibliotheek die is gemaakt met behulp van de Inorganic Crystal Structure Database (ICSD), we waren in staat om de parameters te identificeren die mogelijk zouden kunnen leiden tot de vorming van vier nieuwe kristalstructuren, samen met die welke experimenteel zijn waargenomen, " Srinivasan en Vo vertellen. "Deze resultaten zijn veelbelovend en spelen een sleutelrol bij het ontwerp van DNA-geënte nanomaterialen." Hij voegt eraan toe dat het raamwerk generiek is en kan worden uitgebreid tot rationeel ontwerp van geavanceerde materialen - maar met de waarschuwing dat in tegenstelling tot moleculaire dynamische modellen, het voorwaartse padmodel moet rekenkundig efficiënt zijn en tegelijkertijd rekening houden met belangrijke aspecten van het proces. "Wij zijn van mening dat onze verbeterde CCM-aanpak ons ​​zou moeten kunnen helpen bij het ontwerpen van structuren die mogelijk de hele kristallografische ruimte zouden kunnen scannen."

Wat betreft het verbeteren van het huidige generieke algoritme, Kumar zegt dat de huidige CCM twee continue variabelen heeft die zijn geoptimaliseerd voor gewenste kristalstructuren. "Echter, " hij maakt duidelijk, "met onze geplande CCM-verbeteringen, deze zoekruimte wordt nog groter, en zoals vermeld vol met lokale minima die tot dubbelzinnige resultaten kunnen leiden. We zijn van plan om hybride genetische, algoritmen die GA gebruiken in combinatie met traditionele niet-lineaire optimalisatiebenaderingen om de globale minima te lokaliseren in de grote zoekruimte van experimentele parameters."

Vooruit gaan, Kumar zegt dat andere innovaties die je zou kunnen ontwikkelen, afgezien van het hebben van ssDNA-geënte nanodeeltjes met een bolvorm, de medewerkers van het team van Brookhaven National Laboratory (en co-auteurs van het huidige werk) hebben experimenten uitgevoerd waarbij externe motieven met verschillende vormen en het effect ervan op de uiteindelijke kristalstructuur werden geïntroduceerd. "Verschillende vormen stellen ons in staat om het interactiebereik en de grootte tussen deeltjes te regelen, en daardoor kristalroosters vormen die momenteel ontoegankelijk zijn door het gebruik van bolvormige deeltjes. We onderzoeken deze experimenten al en ontwikkelen strategieën die kunnen worden gebruikt bij het ontwerp van verschillende nanokristalroosters, " hij legt uit.

"Ons huidige onderzoek richt zich op het ontwikkelen van op entropie gebaseerde modellen om op unieke wijze de kristalroosters te definiëren die de vorming van DNA-geënte nanomaterialen zouden verklaren, " vervolgt Kumar. "Experimenten zullen dit model valideren, die vervolgens zal worden gebruikt in rationeel ontwerp met het GA-raamwerk. In aanvulling, we zijn van plan om deze rationele ontwerpstrategie uit te breiden naar kristalstructuren met externe motieven die helpen bij zelfassemblage."

het aanpakken van andere onderzoeksgebieden die baat kunnen hebben bij hun studie, Venkatasubramanian zegt dat de wetenschappers een nieuw paradigma nodig hebben dat de ideeënstroom vergroot, verbreedt de zoekhorizon, en archiveert de kennis van de successen van vandaag om die van morgen te versnellen. "Ons raamwerk gaat deze uitdaging aan, en in zekere zin we maken gebruik van hoe de natuur nieuwe materialen ontdekt via het darwinistische evolutiemodel door het op gepaste wijze te combineren met computationele methoden. Het is Darwin op steroïden! Deze benadering kan potentieel een revolutie teweegbrengen in het materiaalontwerp, " concludeert hij, "van invloed zijn op een breed scala aan producten die ons dagelijks leven beïnvloeden, van medicijnen en landbouwchemicaliën zoals pesticiden of herbiciden tot brandstofadditieven, verven en vernissen, en zelfs producten voor persoonlijke verzorging zoals shampoo."

© 2013 Fys.org. Alle rechten voorbehouden.