哥伦比亚科学家用遗传算法设计自组装ssDNA拼接粒子 本报记者常丽君综合外电 材料设计领域通常遵守所谓的“爱迪生法”,其实这是指一个不断尝试错误,直至找到正确答案的过程,而不是一种系统的理论方法。有人认为,爱迪生利用当时的理论并付诸于尝试法,是因为当时没有合适的理论。而更好的方案应该是一种先验的方法,即提前把想要的材料属性、相应的结构设计确定下来。相关论文发表在最近的美国《国家科学院院刊》上。 最近,哥伦比亚大学化学工程系与布鲁克海文国家实验室(BNL)科学家合作,开发出一种新的设计方法:把带有单链DNA(ssDNA)接头的胶体通过互补碱基对的结合,自行拼接组装在一起,这种DNA杂交会形成有序的胶体晶体,以此可以得到想要的纳米结构材料。 将设计框架反过来 “DNA拼接纳米粒子的设计很有挑战性,因为许多实验参数在自组装中起着关键作用。”哥伦比亚大学温卡特·温卡塔萨布拉曼尼亚教授说,“参数空间会变得很大,有很多局部极小值限制,要用尝试法找到参数空间是非常困难的。”遗传算法(GA)则是逆向设计框架,模仿了自然选择的过程,能更系统地搜寻参数空间,使设计过程更有效率。 另一挑战是可靠的推演模型。研究人员从模拟时间、DNA属性、斥力作用和熵限制等多方面考虑,选择了更简单的互补接触模型(CCM),并在模型中加入了新参数,如熵贡献和斥力作用,以使它更完善适用。“CCM在捕捉实验观察主体方面非常成功,能很快算出有效的GA耦合,并在几分钟内对所要求的设计参数做出预测。”温卡塔萨布拉曼尼亚说,“胶体大小比例、每个纳米粒子中的DNA接头的数量、想要的晶体结构等,让设计问题变得极为复杂。这些问题很难通过传统途径,如尝试、启发、数学规划等方法来解决。” 关键的创新是将设计框架反过来,更有效地利用CCM推演模型的信息,与遗传算法相结合,这样就得到一个高效而且可升级的最优化设计程序。温卡塔萨布拉曼尼亚说:“遗传算法是自然如何设计复杂的分子和生物,本质上,我们是让DNA拼接参数‘基因库’朝向我们想要的结构演化发展——也就是‘最适合的’。” 检验过程中的意外发现 对方法的实验检验是另一个挑战。哥伦比亚大学萨那特·库玛说:“我们决定先预测那些实验中已经观察到的纳米晶体结构,测试一下方法框架;下一步,我们创造了一个晶体结构库,包括那些已通过实验获得的晶体——具有特定的相关实验参数,如DNA纳米粒子中的DNA连接比例、大小等。然后我们运行基因算法,用CCM作为推演模型,以得到实验中观察到的晶体结构。我们很高兴,遗传算法正确地预测出了实验参数,用这些参数就能造出我们观察到的结构。” “初步实验研究显示,改良模型与实验结果吻合得更好。”论文第一作者芭比·斯里尼瓦桑说,“最近我们进行了一次全面分析,利用开发的模型,能确定所有230种不同的晶体空间集合,这些能与遗传算法一起用于晶体晶格设计。” 模型还产生了意外的结果,他们的发现解释了4种最近未能观察到的结构。“在由‘无机晶体结构数据库(ICSD)’生成的晶格库中,我们能识别出一些参数,这些参数能形成那些实验室里曾观察到的晶体结构,还可能形成了不曾观察到的4种新结构。”斯里尼瓦桑说,“这些结果在设计DNA拼接纳米材料方面起着关键作用。”这一框架是普遍性的,可以扩展用于先进材料合理设计,但它又与分子动态模型不同,推演路径模型在计算上是高效的。“我们加强了CCM法,这有可能帮我们穷尽整个晶体空间,找到合适的设计结构。” 除了球形的ssDNA拼接纳米粒子,还可以进行其他创新。研究小组与布鲁克海文国家实验室合作,引入了不同形状的外部图案。“不同的形状让我们能控制粒子之间的互动距离和大小,产生球形粒子无法形成的晶格。我们已经开发出一些方案,能设计出多种纳米晶体的晶格。”库玛说,“目前的研究集中在开发以熵为基础的模型,且能唯一确定DNA拼接纳米材料的晶格。经实验验证了这一模型后,将被用于GA框架的合理设计。我们打算将合理设计策略扩展到有外部图案的晶体结构中。” 推广起来并不难
传统上,研究中所用的爱迪生法涉及到采用一种系统,再检验它的属性;而更好的替代方案是瞄准一套属性,然后在此基础上设计最恰当的系统。研究人员说,用遗传算法来设计ssDNA拼接粒子,这些粒子可以组装成人们想要的结构。他们这种方法很容易推广,速度快而且可选择性强,能精确再现有关参数规格,而且能揭示那些观察不到的结构。 虽然这些结构要通过实验才能证明是否真的存在,但科学家们相信,这种方法有着广阔的应用前景。这一研究也可能让其他领域受益,为科学家们提供新范式来增加思路,拓宽研究视野。“我们的框架克服了这些难题,从某种意义上说,把达尔文进化模型与计算方法结合,我们正在影响着自然发现新材料的进程,可能引起材料设计的革命。我们日常生活中的各种产品,都可能受其影响,从药物、杀虫剂、除草剂、燃料添加剂、涂料、清漆,到个人用的香波。”温卡塔萨布拉曼尼亚说。
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