Descrizione del progetto
Superare i limiti di velocità per studiare i fotoprocessi del DNA che avvengono su una scala inferiore al nanosecondo
L’obiettivo del progetto SubNano, finanziato dall’UE, è raggiungere una velocità di simulazione delle dinamiche che caratterizzano le molecole fotoeccitate molto più elevata, così da consentire la realizzazione di studi per approfondire gli eventi che avvengono su una scala inferiore al nanosecondo. La metodologia realizzata verrà impiegata allo scopo di esplorare le dinamiche non adiabatiche su lunga scala temporale dei processi fotoindotti negli acidi nucleici, tra cui fotostabilizzazione del DNA attraverso processi eccitonici, marcatori fluorescenti e formazione transiente degli anioni nella riparazione del DNA. I ricercatori consentiranno che le simulazioni delle dinamiche non adiabatiche raggiungano una nuova scala temporale mediante l’impiego di algoritmi diabatici adattativi di apprendimento automatico e di un metodo ibrido quantistico-classico con correzione a punto zero e vibronica. L’espansione delle indagini teoriche dei processi fotodinamici a una scala inferiore al nanosecondo diventerà presto realtà.
Obiettivo
My goal in the SubNano project is to massively speed up the dynamics simulation of photoexcited molecules to allow addressing sub-nanosecond phenomena (that is, one thousand times above the current limits).
The sub-ns methodology will be employed to investigate the long timescale nonadiabatic dynamics of photoinduced processes in nucleic acids, including DNA photostabilization via excitonic processes, biological fluorescent markers, and transient anion formation in DNA repair.
To fulfill these goals, I will develop and implement a series of methods to extend nonadiabatic dynamics simulations into the new timescale, mainly based on a novel adaptive diabatic machine learning algorithm and a novel zero-point-corrected and vibronically-corrected mixed quantum-classical method.
The sub-ns methodology will be constrained to be general (any kind or size of molecule), black-box (minimum user intervention), modular (adaptable to any electronic structure theory), on-the-fly (no need of precomputed potential energy surfaces), and local (independent-trajectories).
It will be implemented into the Newton-X software platform, which I have been the main designer and developer. It will also be made available for all academic community through new releases of Newton-X.
For the last 25 years, theoretical investigations of photodynamical processes have been restricted to the ultrafast (picosecond) regime, selectively choosing problems in this domain. The extension into the sub-ns regime is finally feasible thanks to a large algorithmic infrastructure I have built over the last 13 years, paving the grounds to develop a new research area, atomistic nonadiabatic dynamics on the long timescale.
The success of the SubNano project will have an enormous impact on the research field, allowing to investigate outstanding interdisciplinary phenomena in chemistry, biology, and technology, which have been neglected due to a lack of methods.
Campo scientifico
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesnucleic acids
- natural sciencesbiological sciencesgeneticsDNA
- natural scienceschemical sciencesphysical chemistryphotochemistry
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-ADG - Advanced GrantIstituzione ospitante
13284 Marseille
Francia