Institut für Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE)
Multiscale Molecular Modelling Center
„Creating and using models have a long history in scientific research and education. Computational chemistry is an exciting field that requires cross-disciplinary knowledge to build realistic and trustworthy models. Because of this, one always has the opportunity to learn something new, apply ideas from one field to others, and create new knowledge at incredible resolution levels.”
Dr. Karl Kirschner
Forschungsüberblick
Überblick über Themen und Methoden des Zentrums.
Methodenentwicklung & KI-gestützte Modellierung
Ein zentraler Schwerpunkt der Gruppe ist die Entwicklung und Verfeinerung computergestützter Methoden. Dazu gehören die Entwicklung von Kraftfeldern, die Optimierung von Verlustfunktionen und Gewichtungsfaktoren sowie Verfahren zur multikriteriellen Optimierung. Ein weiteres Feld ist die KI-gestützte Modellierung, wie beispielsweise die Vorhersage von Potentialenergieoberflächen (PES) und die Erforschung komplexer Parameterlandschaften mittels Qualitäts-Diversitäts-Optimierung. Darüber hinaus werden Methoden des maschinellen Lernens mit quantenmechanischen Berechnungen zu hybriden ML→QM-Workflows kombiniert. Abgerundet wird dieser Bereich durch den Einsatz von Virtual Reality in der Lehre und in der Wissenschaftskommunikation.
Themen & Projekte
- Entwicklung von Kraftfeldern und Methoden: Verlustfunktionen, Gewichtungsfaktoren, multikriterielle Optimierung
- Korrelationsfunktionen und Optimierung der Potentialenergieoberfläche (PES)
- Mehrziel- und Qualitäts-Diversitäts-Optimierung der Lennard-Jones-Parameterlandschaft
- Methodik des ML→QM-Workflows
- KI-gestützte Modellierung und generative Methoden
- Visualisierung und Lehre: Virtuelle Realität in der Lehre, Proteine/MD in der Öffentlichkeitsarbeit und als Videospiel
- Ausbildung: SciPro-Kurs; Siedepunkte unter Verwendung von ML mit Jupyter Notebook
Molekülstruktur und Konformationsvorhersage
Die Gruppe befasst sich mit der Vorhersage von Molekülstrukturen und Konformationen kleiner Moleküle. Unser Schwerpunkt liegt auf modernen generativen KI-Methoden sowie auf quantenmechanischen Konformationsdatensätzen für das maschinelle Lernen. Quantenmechanische Methoden werden gezielt in die Konformationsgenerierung integriert, unter anderem für Lignin, und mit ML-Methoden zu End-to-End-ML→QM-Workflows kombiniert. Unter anderem werden Ringverformungseffekte (z. B. Cyclopentan) und QM-Konformere größerer Moleküle (z. B. Nonan) untersucht. Darüber hinaus werden Anwendungen der Kraftfeldentwicklung auf halogenierte Verbindungen und deren Wechselwirkungen mit Wasser betrachtet.
Themen & Projekte
- KI-gestützte Struktur- und Konformationsvorhersage kleiner Moleküle: Benchmarking moderner generativer KI-Methoden
- Erweiterung des Konformationsdatensatzes (QM) für das ML-Training
- QM bei der Konformationsgenerierung für Lignin
- Methodik des ML→QM-Workflows
- Puckering des Cyclopentanrings
- QM-Konformere von Nonan
- Anwendungen der Kraftfeldentwicklung: 1-Brombutan, 2-Brombutan und Erweiterung auf Cl, F, Br, I
- Wechselwirkungen zwischen Br-substituiertem Benzol und Wasser (QM)
Membranproteine und molekulare Mechanismen
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die Untersuchung von Membranproteinen und deren molekularen Mechanismen. Mithilfe von All-Atom- und grobkörniger Molekulardynamik (AA-MD, CG-MD) werden Struktur, Dynamik und Funktion dieser Proteine analysiert, unter anderem am nikotinischen Acetylcholinrezeptor (nAChR) in verschiedenen Zuständen sowie am Natrium-Protonen-Austauscher NHE1 und an OCT-Transportern. Darüber hinaus werden Varianteneffekte über Artengrenzen hinweg untersucht, beispielsweise bei ENaC und nAChR, und Datensätze zur Vorhersage von Varianteneffekten (VEP) beim Menschen werden um Daten von Mäusen und Ratten erweitert (artenübergreifend). Ein weiterer Schwerpunkt ist die Charakterisierung potenzieller MCT1-Substrate im Zusammenhang mit angeborenen Stoffwechselstörungen.
Themen & Projekte
- Membranproteine & molekulare Mechanismen: nAChR (AA-MD, CG-MD; Ruhezustand 7KOO, offener Zustand 7KOX), NHE1 (AA-MD), OCT-Transporter (AA-MD)
- Varianteneffekte & Transportproteine: Vorhersage von Varianteneffekten über Artengrenzen hinweg (ENaC, nAChR)
- Artenübergreifende Vorhersage von Varianteneffekten (VEP): Erweiterung der menschlichen VEP-Datensätze um Daten von Mäusen und Ratten
- Charakterisierung potenzieller MCT1-Substrate im Zusammenhang mit angeborenen Stoffwechselstörungen
Wirkstoffdesign und Wirkstofffreisetzung
Die Gruppe befasst sich mit computergestützten Ansätzen zum Wirkstoffdesign und zur Wirkstofffreisetzung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Struktur-Wirkungs-Beziehungen und dem virtuellen Screening, unter anderem unter Verwendung der MolFuSE-Methode. Darüber hinaus werden Konzepte zum Wirkstoffdesign und zur Wirkstofffreisetzung untersucht. Ein weiterer Themenbereich ist die Modellierung von Cyclodextrinen, die mithilfe von KI-gesteuerter Molekulardynamik (AI-MD) analysiert werden.
Themen & Projekte
- Wirkstoffdesign & virtuelles Screening: Analyse von Struktur-Wirkungs-Beziehungen und virtuelles Screening unter Verwendung der MolFuSE-Methode
- Wirkstofffreisetzung & Cyclodextrine: Konzepte zum Wirkstoffdesign und zur Wirkstofffreisetzung sowie die Modellierung von Cyclodextrinen mittels KI-gestützter Molekulardynamik (AI-MD)
Polymere und Werkstoffe
Ein weiterer Forschungsbereich widmet sich der Modellierung von Polymeren und Werkstoffen. Der Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung von Polymerschmelzen, insbesondere von hochdichtem Polyethylen (HDPE) für das Extrusionsblasformen, das mittels grobkörniger Molekulardynamik (CG-MD) simuliert wird. Diese Arbeiten werden auf Additive und auf Polypropylen (PP) ausgeweitet. Darüber hinaus werden modifizierte Membranen analytisch charakterisiert und strukturell interpretiert.
Themen & Projekte
- Polymere & Werkstoffe: Polymerschmelzen aus hochdichtem Polyethylen (HDPE) für das Extrusionsblasformen (CG-MD) mit Ausweitung auf Additive und Polypropylen (PP)
- Analytische Charakterisierung modifizierter Membranen: Strukturelle Interpretation modifizierter Membransysteme
Labore
Die Berechnungen werden auf dem leistungsfähigen Rechencluster der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg durchgeführt. Möglichkeiten einer effizienten Parallelisierung in Verbindung mit Simulationswerkzeugen auf dem Stand der Wissenschaft erlauben detailgenaue Berechnungen.
Lehre
As part of the UMMBAS research project, the group is working on the development of a collaborative VR environment to enable efficient collaboration on topics in the field of molecular modeling across geographical boundaries. Once the collaboration concepts under development are established, they are expected to be applicable in teaching as well. In particular, they could be used in teaching modules offered across departments or universities.
Ehemalige
Kooperationspartner
- Edward E. Whitacre Jr. College of Engineering, Texas Tech University (Prof. Dr. Roland Faller)
- Institut für Integrierte Naturwissenschaften, Universität Koblenz (Prof. Dr. Wolfgang Imhof)
- Institut für Prozess- und Verfahrenstechnik, Technische Universität Berlin (Prof. Dr. Jadran Vrabec)
- Department of Chemistry, Furman University, South Carolina (Prof. Dr. George Shields)
- Division of Hematology, Ohio State University, Comprehensive Cancer Center, Columbus, OH USA (Prof. Drs. John Byrd and Karilyn Larkin)
Ausgewählte Publikationen
Arbeitsgruppe Computational Chemistry
2023
Alexander Hagg, Karl N. Kirschner:
Open-Source Machine Learning in Computational Chemistry.
PDF Download (CC BY-NC-ND 4.0) doi:10.1021/acs.jcim.3c00643 PMID urn:nbn:de:hbz:1044-opus-74406
BibTeX | RIS
Max Müller, Alexander Hagg, Robin Strickstrock, Marco Hülsmann, Alexander Asteroth, Karl N. Kirschner, Dirk Reith:
Determining Lennard-Jones Parameters Using Multiscale Target Data through Presampling-Enhanced, Surrogate-Assisted Global Optimization.
doi:10.1021/acs.jcim.2c01231 PMID
BibTeX | RIS
JinHeng Lin, Sean M. Gettings, Khaoula Talbi, Rainer Schreiber, Michael J. Taggart, Matthias Preller, Karl Kunzelmann, Mike Althaus, Michael A. Gray:
Pharmacological inhibitors of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator exert off-target effects on epithelial cation channels.
PDF Download (CC BY 4.0) doi:10.1007/s00424-022-02758-9 PMID urn:nbn:de:hbz:1044-opus-64572
BibTeX | RIS
2022
Dirk Grommes, Martin R. Schenk, Olaf Bruch, Dirk Reith:
Initial Crystallization Effects in Coarse-Grained Polyethylene Systems After Uni- and Biaxial Stretching in Blow-Molding Cooling Scenarios.
PDF Download (CC BY 4.0) doi:10.3390/polym14235144 PMID urn:nbn:de:hbz:1044-opus-65219
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Walter Fiedler, Fabian Freisleben, Jasmin Wellbrock, Karl N. Kirschner:
Mebendazole's Conformational Space and Its Predicted Binding to Human Heat-Shock Protein 90.
doi:10.1021/acs.jcim.2c00290 PMID
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Robin Strickstrock, Marco Hülsmann, Dirk Reith, Karl N. Kirschner:
Optimizing Lennard-Jones parameters by coupling single molecule and ensemble target data.
doi:10.1016/j.cpc.2022.108285
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2020
Meera C. Viswanathan, William Schmidt, Peter Franz, Michael J. Rynkiewicz, Christopher S. Newhard, Aditi Madan, William Lehman, Douglas M. Swank, Matthias Preller, Anthony Cammarato:
A role for actin flexibility in thin filament-mediated contractile regulation and myopathy.
doi:10.1038/s41467-020-15922-5 PMID
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Wiebke Ewert, Peter Franz, Georgios Tsiavaliaris, Matthias Preller:
Structural and Computational Insights into a Blebbistatin-Bound Myosin•ADP Complex with Characteristics of an ADP-Release Conformation along the Two-Step Myosin Power Stoke.
PDF Download (CC BY 4.0) doi:10.3390/ijms21197417 urn:nbn:de:hbz:1044-opus-50854 PMID
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Karl N. Kirschner, Dirk Reith, Wolfgang Heiden:
The performance of Dunning, Jensen, and Karlsruhe basis sets on computing relative energies and geometries.
doi:10.1080/1539445x.2020.1714656
BibTeX | RIS
Martin R. Schenk, Thorsten Köddermann, Karl N. Kirschner, Sandra Knauer, Dirk Reith:
Molecular Dynamics in the Energy Sector: Experiment and Modeling of the CO2/CH4 Mixture.
doi:10.1021/acs.jced.9b00503
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2019
Austen Bernardi, Roland Faller, Dirk Reith, Karl N. Kirschner:
ACPYPE update for nonuniform 1–4 scale factors: Conversion of the GLYCAM06 force field from AMBER to GROMACS.
doi:10.1016/j.softx.2019.100241
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Kontakt
Dirk Reith
Mathematik, Physik und Simulationsanwendungen (Forschungsprofessur), Direktor des TREE-Instituts, Faculty Advisor BRS Motorsport (Formula Student)
Forschungsfelder
Standort
Sankt Augustin
Raum
B 223
Adresse
Grantham-Allee 20
53757 Sankt Augustin
Telefon
+49 2241 865 9678