ملخصات أبحاث

نموذج للتنبؤ بإمكانية تبلور المواد!

ترجمة: ميشيل رحال، الكيمياء العربي


من أحد العوائق التي تظهر عند دراسة بنى الجزيئات هو القابلية للحصول على بلورات منها من أجل دراستها باستخدام انعراج الأشعة السينية X-Ray Diffraction. الآن، قام كلاً من ريتشارد كوبر Richard Cooper وجيروم ويكر Jerome Wicker من جامعة أوكسفورد Oxford University، بتطوير آلة ذات منهجية تعليم قادرة على التنبؤ بقابلية تبلور أية جزيئة عضوية صغيرة.

تنطوي آلة التعليم على إنشاء خوارزمية يمكنها أن تتعلم من البيانات، وقد استخدمت هذه الطريقة سابقاً من أجل التنبؤ بدرجات الانحلالية ودرجات انصهار المواد. قام كوبر وويكر بذلك، للتحقق من أنه هل يمكن لاستخدام معلومات بسيطة ثنائية البعد، مثل نمط الذرات، نمط الروابط، والحجم الجزيئي، أن تتنبأ بإمكانية تبلور المادة.

تم الحصول على مجموعة البيانات من مركز بيانات علم البلورات في كامبريدج CCDC، و ZINC، وهي قاعدة بيانات لمواد كيميائية متوفرة تجارياً، وتم تدريب و اختبار عدة خواص للجزيئات من أجل تحديد أية منها هي الأكثر قابلية للتبلور. تم إثبات أن كلاً من حساب إمكانية دوران الرابطة، و 0Xv قرينة اتصالية الجزيئة التي تعطي قياس غير مباشر للحجم ثلاثي البعد، على أنها المتغيرات الأساسية، وقد أعطت نموذجاً حقق دقة بنسبة 80%.

[fusion_builder_container hundred_percent=”yes” overflow=”visible”][fusion_builder_row][fusion_builder_column type=”1_1″ background_position=”left top” background_color=”” border_size=”” border_color=”” border_style=”solid” spacing=”yes” background_image=”” background_repeat=”no-repeat” padding=”” margin_top=”0px” margin_bottom=”0px” class=”” id=”” animation_type=”” animation_speed=”0.3″ animation_direction=”left” hide_on_mobile=”no” center_content=”no” min_height=”none”]
   وجدت قرينة ناقلية الجزيئة كي يتم الحصول على أعلى دقة تنبؤ لتحديد نزعة التبلور
وجدت قرينة ناقلية الجزيئة كي يتم الحصول على أعلى دقة تنبؤ لتحديد نزعة التبلور

يقول كوبر: “يخبرنا التحليل هل ينبغي للمادة أن تتبلور، وعندها كيف يجب بذل الجهد للحصول على العينة متبلورة”. يمكن للنموذج أن يقدم معلومات عندما يتم تغيير شيء صغير في الجزيئة، مثل زمرة وظيفية، والتي من شأنها جعل الجزيئة ذات قابلية أكبر للتبلور أو عدم حصول ذلك.

قام خبراء التبلور بوضع هذا العمل أمام أعينهم، حيث يقول سيمون كولز Simon Coles، مدير في مركز خدمات علم البلورات: “العديد من المجالات العلمية هي على حافة عصر جديد-لقد قمنا بجمع مجموعات بيانية مفردة لعقود ويمكن الآن تطبيق مقاربات معتمدة على المعلوماتية الحاسوبية من خلال هذه المجموعات، ليس فقط من أجل تفحص النزعة واشتقاق القواعد، لكن أيضاً من أجل التنبؤ.” يقول العالم بيتر وود Peter Wood  من مركز بيانات كامبريدج: “إنّ أرجحية حدوث التبلور، أو قابلية التبلور، لجزيئات صغيرة، ذو أهمية كبيرة في الصناعات الدوائية طالما أنّ غالبية الأدوية مكونة من جزيئات عضوية صغيرة و يتم توصيلها في الحالة البلورية.”

يأمل ويكر وكوبر بإدخال متغيرات أخرى ضمن النموذج، مثل درجة الحرارة والمذيب، وهما الآن يختبران نموذجهما ضمن مجال من المواد على “حافة التبلور” من أجل بلوغ البصيرة للآليات التي تحدد فيما لو تستطيع المواد أن تتبلور أم لا.

المصدر:

J G P Wicker and R I Cooper. Will it crystallise? Predicting crystallinity of molecular material. CrystEngComm, 2015, DOI: 10.1039/c4ce01912a
Will it crystallise? (n.d.). Chemistry World. Retrieved November 20, 2014, from http://www.rsc.org/chemistryworld/2014/11/machine-learning-predicts-crystallinity
[/fusion_builder_column][/fusion_builder_row][/fusion_builder_container]
شارك هذه المادة!

ميشيل رحال

طالب ماجستير علم وهندسة المواد/اختصاص: بوليميرات في المعهد العالي للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا الاهتمامات: المواد المركبة، المواد النانومترية، البوليميرات الناقلة والضوئية

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى