+ All Categories
Home > Documents > ADSORCION DE CISTE´ ´INA EN NANOPART´ICULAS DE ORO, … · 2020. 11. 12. · DE ORO, PLATA Y...

ADSORCION DE CISTE´ ´INA EN NANOPART´ICULAS DE ORO, … · 2020. 11. 12. · DE ORO, PLATA Y...

Date post: 15-Feb-2021
Category:
Upload: others
View: 1 times
Download: 0 times
Share this document with a friend
1
Coloquio de Superc ´ omputo 2020 ADSORCI ´ ON DE CISTE ´ INA EN NANOPART ´ ICULAS DE ORO, PLATA Y COBRE: UN ENFOQUE COMPUTACIONAL Jorge Fabila ([email protected]) Instituto de F´ ısica - UNAM Introducci ´ on La ciste´ ına ha mostrado interesantes propiedades catal´ ıticas [1] y capacidad para ensamblar nanopart´ ıculas (NPs) de oro [2], aunque la forma en que la ciste´ ına interact ´ ua con los ´ atomos de oro no es del todo conocida, raz´ on por la que se ha vuelto reciente objeto de estudio. El presente trabajo es un intento computacional para entender resultados experimentales [1], en los que se tienen NPs de oro, en ellas, se adsorben mol´ eculas de L-ciste´ ına y D-ciste´ ına, ambas en estado zwitteri ´ onico debido al solvente usado. En este estudio, adem´ as se investiga la adsorci ´ on en NPs de plata y cobre. Encontrar la forma en c´ omo se adsorbe una mol´ ecula en una NP equivale a encontrar el m´ ınimo en la su- perficie de energ´ ıa potencial de dicho sistema. Para ello, se implement ´ o un algoritmo de optimizaci ´ on global basado en b ´ usqueda aleatoria, el cual, genera una diversidad de configuraciones y entre ellas busca el de m´ ınima energ´ ıa. Figura 1: Izquierda: NPs solas. Derecha: NPs con ciste´ ına adsorbida. (TEM). Detalles computacionales El algoritmo de b ´ usqueda est´ a escrito en lenguaje C y Bash (shell script), uti- liza VASP como calculadora Density Functional Theory, en el que se utiliz´ o el algoritmo de Tkatchenko-Schaffer [6] para calcular efectos de dispersi ´ on, pues, de acuerdo con Rosa, et al [7] ´ estos son muy importantes para modelar con precisi ´ on sistemas metal-org´ anicos. Se utilizan los pseudopotenciales PBE pro- vistos por VASP. El algoritmo consiste en colocar la mol´ ecula en orientaciones angulos) aleatorios [Fig. 2] y colocarla en distintos puntos alrededor de la NP [Fig. 3], despu´ es se optimiza la geometr´ ıa de las configuraciones generadas y se busca las de m´ ınima energ´ ıa. Se utiliz ´ o Au 34 , Ag 34 y Cu 34 como modelos de nanopart´ ıculas para los tres metales estudiados. Las coordenadas at ´ omicas uti- lizadas, as´ ı como el c ´ odigo implementado se encuentran disponibles en Github. Figura 2: Izquierda: Rota la mol ´ ecula. Derecha: La desplaza alrededor de la NP. Resultados Se han considerado 3 rot´ ameros de la ciste´ ına, pues se mostr´ o que diferentes rot´ ameros tienen diferentes mecanismos de adsorci´ on [4]. Se le llama P C al rot´ amero que tiene el ´ atomo de azufre en antiposici ´ on con el ´ atomo de carbono, el P H tiene su azufre en antiposici´ on con el hidr´ ogeno y el P N con el nitr ´ ogeno [Fig. 3]. Figura 3: Rot ´ ameros: Izquierda: P C . Centro: P H . Derecha: P N En la figura 4 se pueden observar los m´ ınimos obtenidos para cada rot´ amero en oro, lo mismo para plata en la figura 5 y para cobre en la figura 6. Las coor- denadas at ´ omicas se encuentran en el repositorio Github del presente trabajo. Figura 4: ınimos obtenidos. Au 34 con ciste´ ına P H (Izq), P C (Centro)yP N (Der). Figura 5: ınimos obtenidos. Ag 34 con ciste´ ına P H (Izq), P C (Centro)yP N (Der). Figura 6: ınimos obtenidos. Cu 34 con ciste´ ına P H (Izq), P C (Centro)yP N (Der). Conclusiones Se han obtenido 3 configuraciones candidatas a modelar c ´ omo se adsorbe la ciste´ ına en cada uno de los metales. El siguiente paso es tomar estos modelos (coordenadas at ´ omicas) y realizar simulaciones de espectroscop´ ıa que puedan ser contrastados con los obtenidos experimentalmente y as´ ı discernir cu´ al de los 3 se aproxima mejor a la informaci ´ on experimental. Agradecimentos Los c´ alculos fueron realizados con recursos del proyecto de superc´ omputo Co- nacyt LANCAD-UNAM-DGTIC-307 References [1] Rodr´ ıguez-Zamora, P. et al. (2019), “Revisiting the conformational adsorption of L- and D-cysteine on Au nanoparticles by Raman spectroscopy”. Journal of Raman Spectroscopy, 51,2, 243-255 pp. [2] Mocanu, A. et al, (2009), “Self-assembly characteristics of gold nanoparticles in the presence of cysteine”, Colloids and Surfaces A, 338, 1–3, 93-101 pp. [3] Rosa, Marta et al (2014). “Van der Waals effects at molecule-metal interfaces.” Physical Review B. 90. 10.1103/PhysRevB.90.125448 [4]Yao, G. & Huang, Q. (2018). “DFT and SERS Study of l-Cysteine Adsorption on the Surface of Gold Nanoparticles”, J. Phys. Chem. C, 122, 27, 15241-15251
Transcript
  • Coloquio de Supercómputo 2020

    ADSORCIÓN DE CISTEÍNA EN NANOPARTÍCULASDE ORO, PLATA Y COBRE: UN ENFOQUE COMPUTACIONAL

    Jorge Fabila ([email protected])Instituto de Fı́sica - UNAM

    IntroducciónLa cisteı́na ha mostrado interesantes propiedades catalı́ticas [1] y capacidadpara ensamblar nanopartı́culas (NPs) de oro [2], aunque la forma en que lacisteı́na interactúa con los átomos de oro no es del todo conocida, razón porla que se ha vuelto reciente objeto de estudio. El presente trabajo es un intentocomputacional para entender resultados experimentales [1], en los que se tienenNPs de oro, en ellas, se adsorben moléculas de L-cisteı́na y D-cisteı́na, ambasen estado zwitteriónico debido al solvente usado. En este estudio, además seinvestiga la adsorción en NPs de plata y cobre. Encontrar la forma en cómose adsorbe una molécula en una NP equivale a encontrar el mı́nimo en la su-perficie de energı́a potencial de dicho sistema. Para ello, se implementó unalgoritmo de optimización global basado en búsqueda aleatoria, el cual, generauna diversidad de configuraciones y entre ellas busca el de mı́nima energı́a.

    Figura 1: Izquierda: NPs solas. Derecha: NPs con cisteı́na adsorbida. (TEM).

    Detalles computacionalesEl algoritmo de búsqueda está escrito en lenguaje C y Bash (shell script), uti-liza VASP como calculadora Density Functional Theory, en el que se utilizó elalgoritmo de Tkatchenko-Schaffer [6] para calcular efectos de dispersión, pues,de acuerdo con Rosa, et al [7] éstos son muy importantes para modelar conprecisión sistemas metal-orgánicos. Se utilizan los pseudopotenciales PBE pro-vistos por VASP. El algoritmo consiste en colocar la molécula en orientaciones(ángulos) aleatorios [Fig. 2] y colocarla en distintos puntos alrededor de la NP[Fig. 3], después se optimiza la geometrı́a de las configuraciones generadas yse busca las de mı́nima energı́a. Se utilizó Au34, Ag34 y Cu34 como modelos denanopartı́culas para los tres metales estudiados. Las coordenadas atómicas uti-lizadas, ası́ como el código implementado se encuentran disponibles en Github.

    Figura 2: Izquierda: Rota la molécula. Derecha: La desplaza alrededor de la NP.

    ResultadosSe han considerado 3 rotámeros de la cisteı́na, pues se mostró que diferentesrotámeros tienen diferentes mecanismos de adsorción [4]. Se le llama PC alrotámero que tiene el átomo de azufre en antiposición con el átomo de carbono,el PH tiene su azufre en antiposición con el hidrógeno y el PN con el nitrógeno[Fig. 3].

    Figura 3: Rotámeros: Izquierda: PC. Centro: PH. Derecha: PN

    En la figura 4 se pueden observar los mı́nimos obtenidos para cada rotámeroen oro, lo mismo para plata en la figura 5 y para cobre en la figura 6. Las coor-denadas atómicas se encuentran en el repositorio Github del presente trabajo.

    Figura 4: Mı́nimos obtenidos. Au34 con cisteı́na PH (Izq), PC (Centro) y PN (Der).

    Figura 5: Mı́nimos obtenidos. Ag34 con cisteı́na PH (Izq), PC (Centro) y PN (Der).

    Figura 6: Mı́nimos obtenidos. Cu34 con cisteı́na PH (Izq), PC (Centro) y PN (Der).

    ConclusionesSe han obtenido 3 configuraciones candidatas a modelar cómo se adsorbe lacisteı́na en cada uno de los metales. El siguiente paso es tomar estos modelos(coordenadas atómicas) y realizar simulaciones de espectroscopı́a que puedanser contrastados con los obtenidos experimentalmente y ası́ discernir cuál delos 3 se aproxima mejor a la información experimental.

    AgradecimentosLos cálculos fueron realizados con recursos del proyecto de supercómputo Co-nacyt LANCAD-UNAM-DGTIC-307

    References[1] Rodrı́guez-Zamora, P. et al. (2019), “Revisiting the conformational adsorption

    of L- and D-cysteine on Au nanoparticles by Raman spectroscopy”. Journal ofRaman Spectroscopy, 51,2, 243-255 pp.

    [2] Mocanu, A. et al, (2009), “Self-assembly characteristics of gold nanoparticlesin the presence of cysteine”, Colloids and Surfaces A, 338, 1–3, 93-101 pp.

    [3] Rosa, Marta et al (2014). “Van der Waals effects at molecule-metal interfaces.”Physical Review B. 90. 10.1103/PhysRevB.90.125448

    [4] Yao, G. & Huang, Q. (2018). “DFT and SERS Study of l-Cysteine Adsorptionon the Surface of Gold Nanoparticles”, J. Phys. Chem. C, 122, 27, 15241-15251

    https://github.com/J-Fabila/MolecularAdsorptionhttps://github.com/J-Fabila/Resultados_Tesis

    IntroducciónDetalles computacionalesResultadosConclusiones AgradecimentosReferences


Recommended