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ESTUDIO DE LAS ENERGÍAS DE INTERACCIÓN ENTRE LOS NANOTUBOS DE CARBONO ARMCHAIR (5,5) Y LOS AMINOÁCIDOS, MEDIANTE LA METODOLOGÍA ONIOM
STUDY OF THE INTERACTION ENERGIES BETWEEN ARMCHAIR CARBON NANOTUBES (5,5) AND AMINO ACIDS, USING THE ONIOM METHODOLOGY
DOI:
https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v15n2.123983Palabras clave:
adsorción no covalente , método híbrido QM/QM , química computacional de bajo costo, interacciones de dispersión, nanotubos de carbono de pared simple (es)non-covalent adsorption , QM/QM hybrid method , dispersion interactions, SWCNT , low-cost computational chemistry (en)
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En el presente trabajo se implementó la metodología ONIOM con un esquema de dos capas QM/QM para determinar las energías de interacción y estudiar las estructuras de los complejos formados entre el nanotubo de carbono (NTC) armchair (5,5) abierto y cerrado y los 20 aminoácidos estándar en su forma neutra. La estrategia ONIOM permite estudiar sistemas grandes al dividirlos en capas con diferentes niveles de teoría: el aminoácido (capa interna) al nivel MP2/6-311++g(2d,p) y el NTC (capa externa) con el método semiempírico PM6. El objetivo central del trabajo fue demostrar que ONIOM es una estrategia de bajo costo computacional que permite obtener resultados cuantitativos y cualitativos útiles, sin apelar a métodos costosos. Los resultados mostraron que todos los aminoácidos forman complejos estables con ambos tipos de NTC, con energías de interacción entre -1.06 y -6.14 kcal/mol para el NTC-abierto y entre -1.24 y -3.29 kcal/mol para el NTC-cerrado. Los complejos NTC-Arg, NTC-Glu y NTC-Tyr presentaron las mayores energías de interacción. Las geometrías finales mostraron una fuerte dependencia de las configuraciones iniciales, explicando discrepancias reportadas en la literatura. Los tiempos de cómputo, de entre 1.5 y 55.5 horas, evidenciaron la eficiencia de esta estrategia para el estudio de sistemas grandes.
In this study, the ONIOM methodology of the Gaussian 16 computer package was implemented to determine the magnitudes of interaction energies and study the structures of complexes formed between the armchair (5,5) carbon nanotube and the 20 amino acids. The results obtained showed that all amino acids are capable of forming relatively stable complexes with both open-ended and closed-ended carbon nanotubes. It was found that the interaction energies for both nanotubes are of the same order, although the energies are slightly higher for complexes formed by open-ended nanotubes. This fact is explained by the greater reactivity and possibility of interaction with the hydrogens present in open-ended carbon nanotubes. It was also observed that the final geometry acquired by the complexes depends heavily on their initial configuration or geometry. Finally, these results are compared with those previously obtained by other methodologies, observing partial agreement, which allows us to conclude that the ONIOM methodology is a versatile and efficient tool for performing computational studies on large systemsIn this work, the ONIOM methodology was implemented with a two-layer QM/QM scheme to determine interaction energies and study the structures of complexes formed between open- and closed-end armchair (5,5) carbon nanotubes (CNTs) and the 20 standard amino acids in their neutral form. The ONIOM strategy enables the study of large systems by partitioning them into layers treated at different levels of theory: the amino acid (inner layer) at the MP2/6-311++G(2d,p) level and the CNT (outer layer) using the semiempirical PM6 method. The central objective of this study was to demonstrate that ONIOM is a computationally inexpensive strategy capable of yielding useful quantitative and qualitative results without resorting to costly methods. Results showed that all amino acids form stable complexes with both CNT types, with interaction energies ranging from −1.06 to −6.14 kcal/mol for the open-end CNT and from −1.24 to −3.29 kcal/mol for the closed-end CNT. The CNT–Arg, CNT–Glu, and CNT–Tyr complexes exhibited the highest interaction energies. The final geometries demonstrated strong dependence on initial configurations, explaining discrepancies reported in the literature. Computation times, ranging from 1.5 to 55.5 hours, evidenced the efficiency of this strategy for studying large systems.
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