Evaluación del campo de fuerza GFN-FF y el método semiempírico GFN-xTB para el estudio de las interacciones entre nanopartículas de Ag (AgNP) con pequeñas moléculas

Las nanopartículas de plata interaccionan con macromoléculas orgánicas con excelentes propiedades ópticas, electrónicas y catalíticas. Esto ha dado lugar a su aplicación en nanomedicina y catálisis, entre otros. Para comprender sus propiedades estructurales se requieren métodos computacionales robus...

Full description

Autores:
Moreno Sánchez, Jhon Frank
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/15367
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15367
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Campo de fuerza GFN-FF
Método semiempírico GFN-xTB
DFT
Nanopartículas de Ag
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Silver nanoparticles
Rights
openAccess
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
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description Las nanopartículas de plata interaccionan con macromoléculas orgánicas con excelentes propiedades ópticas, electrónicas y catalíticas. Esto ha dado lugar a su aplicación en nanomedicina y catálisis, entre otros. Para comprender sus propiedades estructurales se requieren métodos computacionales robustos debido a su tamaño y complejidad. En el año 2017 se propuso el método semiempírico GFN-xTB y en el 2020 el campo de fuerza GFN-FF para el estudio de las propiedades de sistemas moleculares grandes. Estos métodos son prometedores por su automatización y al número de parametrizaciones (GFN-FF), y a la combinación de la parte mecano-cuántica con parametrizaciones (GFN-xTB). Los métodos se han aplicado a sistemas orgánicos y organometálicos con buenos resultados, pero no a complejos entre nanopartículas y moléculas orgánicas; por lo que, en este trabajo de grado para optar al título de químico realizamos una evaluación comparativa de estos métodos con algunos funcionales DFT. Evaluamos la eficiencia de GFN-FF y GFN-xTB en el estudio de las interacciones entre Ag55NP y 2-propanol, 2-propanotiol y 2-propanamina en comparación con los niveles de teoría PBEh-3c, PBE-D3/def2-SVP (CP) y B97-3c. Las energías de interacción entre Ag55NP y 2-propanol, 2-propanotiol y 2-propanamina calculadas con GFN-xTB son similares a las obtenidas con los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP), las diferencias son inferiores a 5.6 kcal/mol. Con respecto a GFN-FF la energía de interacción entre Ag55NP y 2-propanol es similar a los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP), con diferencias inferiores a 4.6 kcal/mol. En conclusión, GFN-xTB describe las interacciones entre Ag55NP y moléculas orgánicas con un nivel de precisión cercano al de los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP) y con excelente relación precisión/costo computacional. De igual manera GFN-FF describe las interacciones entre Ag55NP y 2-propanol con un nivel de precisión similar al de los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP).
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En el año 2017 se propuso el método semiempírico GFN-xTB y en el 2020 el campo de fuerza GFN-FF para el estudio de las propiedades de sistemas moleculares grandes. Estos métodos son prometedores por su automatización y al número de parametrizaciones (GFN-FF), y a la combinación de la parte mecano-cuántica con parametrizaciones (GFN-xTB). Los métodos se han aplicado a sistemas orgánicos y organometálicos con buenos resultados, pero no a complejos entre nanopartículas y moléculas orgánicas; por lo que, en este trabajo de grado para optar al título de químico realizamos una evaluación comparativa de estos métodos con algunos funcionales DFT. Evaluamos la eficiencia de GFN-FF y GFN-xTB en el estudio de las interacciones entre Ag55NP y 2-propanol, 2-propanotiol y 2-propanamina en comparación con los niveles de teoría PBEh-3c, PBE-D3/def2-SVP (CP) y B97-3c. Las energías de interacción entre Ag55NP y 2-propanol, 2-propanotiol y 2-propanamina calculadas con GFN-xTB son similares a las obtenidas con los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP), las diferencias son inferiores a 5.6 kcal/mol. Con respecto a GFN-FF la energía de interacción entre Ag55NP y 2-propanol es similar a los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP), con diferencias inferiores a 4.6 kcal/mol. En conclusión, GFN-xTB describe las interacciones entre Ag55NP y moléculas orgánicas con un nivel de precisión cercano al de los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP) y con excelente relación precisión/costo computacional. De igual manera GFN-FF describe las interacciones entre Ag55NP y 2-propanol con un nivel de precisión similar al de los niveles de teoría PBEh-3c y PBE-D3/def2-SVP (CP).PregradoQuímicoSilver nanoparticles interact with organic macromolecules with excellent optical, electronic and catalytic properties. This has led to their application in nanomedicine and catalysis, among others. To understand their structural properties are required robust computational methods due to their size and complexity. In 2017 the semiempirical method GFN-xTB and in 2020 the force field GFN-FF were proposed for studying the properties of big molecular systems. These methods are promising due to their automation and the number of parameterizations (GFN-FF), and the combination of the quantum-mechanical part with parameterizations (GFN-xTB). These methods have been applied to organic and organometallic systems with good results, but not to complexes between nanoparticles and organic molecules; Therefore, in this degree work for the title of chemist we perform a comparative evaluation of these methods with some functionals DFT. We evaluated the efficiency of GFN-FF and GFN-xTB in the study of interactions between Ag55NP and 2-propanol, 2-propanethiol and 2-propanamine in comparison with level of theory PBEh-3c, PBE-D3/def2-SVP (CP) and B97-3c. We find that the interaction energies between Ag55NP and 2-propanol, 2-propanethiol and 2-propanamine calculated with GFN-xTB are similar to those obtained with the levels of theory PBEh-3c and PBE-D3/def2-SVP (CP), the differences are less than 5.6 kcal/mol. With respect to GFN-FF the interaction energy between Ag55NP and 2-propanol is similar to levels of theory PBEh-3c and PBE-D3/def2-SVP (CP), with differences of less than 4.6 kcal/mol. In conclusion, GFN-xTB can describe the interactions between Ag55NP and organic molecules with a level of accuracy close to that of the levels of theory PBEh-3c and PBE-D3/def2-SVP (CP) and with an excellent accuracy/computational cost relationship. Similarly GFN-FF can describe the interactions between Ag55NP and 2-propanol with a level of accuracy similar to that of the levels of theory PBEh-3c and PBE-D3/def2-SVP (CP).application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de CienciasQuímicaEscuela de QuímicaCampo de fuerza GFN-FFMétodo semiempírico GFN-xTBDFTNanopartículas de AgForce field GFN-FFSemiempirical method GFN-xTBDFTSilver nanoparticlesEvaluación del campo de fuerza GFN-FF y el método semiempírico GFN-xTB para el estudio de las interacciones entre nanopartículas de Ag (AgNP) con pequeñas moléculasEvaluation of the force field GFN-FF and the semiempirical method GFN-xTB for the study of interactions between Ag nanoparticles (AgNP) with small moleculesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf1128883https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2e8e0753-d2ae-4f7f-9f4e-b53d44faf453/download42f42842836a0ecc3cff2c2ad8fed706MD51Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf318378https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/717dcf2b-377b-4805-a22e-3201a96c3a6a/downloadf93cdc891daebd8e8d5cd79f48bcf6bcMD52Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf55286https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/49b22303-3baa-41f4-bf04-9945380167cd/downloadfd71046a354a73c1c86a9468f46e0811MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d4d4825f-663a-4350-b91f-274c2256bf87/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD5420.500.14071/15367oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/153672023-11-15 11:32:57.923http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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