Каждый мужчина человек каждый день должен хоть раз подумать про молекулярные колебания. К сожалению, мысли редко выходят за рамки гармонического приближения, ибо мало кто видел как и где оно ломается. Причин две: мало кто смотрит настолько детально, и мало кто ожилает, что оно сломается вообще. Поэтому часто вопрос о применимости модели нормальных колебаний для описания движений в молекулах может поставить людей в неловкое положение: как бы оно и понятно, что есть ангармонизм, а что из этого следует — не очень понятно.

Тем не менее, негармонические молекулярные системы очень широко распространены и исследуются много-много лет. И одним из важных исследователей в этой области является техасский профессор Джаан Лээйн (Jaan Laane). Не так давно в журнале Molecules вышел его обзор на тему нежёстких молекул и ангармонических низкочастотных колебаний. Много примеров, подробные объяснения, методы решения таких задач и много-много молекул и поверхностей потенциальной энергии.

Ocola, E.J.; Laane, J.
Beyond the Harmonic Oscillator; Highlights of Selected Studies of Vibrational Potential Energy Functions.
Molecules 2025, 30, 1492.
DOI: 10.3390/molecules30071492

Приятного прочтения!

На днях в журнале Computational and Theoretical Chemistry вышла статья о применении машинного обучения для расчёта термодинамики химических реакций с участием кремнийорганических соединений (поиск переходных состояний, оценка свободной энергии и теплового эффекта) 📈.
В статье автор из Института неорганической химии имени А. В. Николаева СО РАН (Новосибирск) сравнивает результаты полученные стандартными квантово-химическими методами и программой MLAtom, подходы которой основаны на delta-learning обучении. Оба подхода сравниваются с очень мощным методом DLPNO-CCSD(T1) по качеству и скорости расчётов. 📊

Итак, статья:
P.A. Martynenko
Comparison of quantum chemical approach and mixed approach using AI in study of reactions involving silanediamides
Computational and Theoretical Chemistry (2025), V.1252, p. 115348
DOI: 10.1016/j.comptc.2025.115348

Приятного прочтения!

P.S. Автор исследования пишет: "С такими простыми задачами как молекулярный расчёт (для систем, содержащих лёгкие атомы) энергий и предсказание термодинамики, ЭСП, ИК спектров ИИ🤖 справляется очень быстро и качественно. С каждым днем методики совершенствуются, точность и скорость нейронок увеличиваются и мысль о том, что скоро квантовая химия станет пережитком прошлого навязчиво не покидает разум😵"

Немного научпопа о радиации, её влиянии на жизнь молекул, и на то, как эффекты можно изучать при помощи самых современных приборов:

Linda Young: Upgraded X-ray Laser Science: Radiation Effects
https://youtu.be/RO_33DNze4Y?si=t4DFZQYXzDFe-Npq

Пришло время и нам обзавестись мерчом😁 правда, специфическим и специфично😜

Итак, значки/брелки для ключей с уравнением Шрёдингера, оформленным под коммунистическую стилистику. Выполнены из полилактида, окрашены вручную (поэтому отстойно). Но в целом, по фиговому исполнению вполне похожи на некоторую продукцию времён СССР (здесь должен быть анекдот про советскую летающую жужалку). Естественно, как в коммунизме, значки тоже будут бесплатные, так что, кто хочет, может получить даром (то есть просто так). Но есть подвох: ни доставки, ни пересылки нет (ибо дорого, а у коммунистов жалких капиталистических бумажек нет). Так что пути получения придумывайте сами 😆

P.S. желающим можно прислать stl-файл для того, чтобы пиратски распечатать значок на своём 3D-принтере.

Как ни откроешь научную статью, так видишь всякий забугорный квантово-химический софт: вечнозелёная ORCA, ведро с гайками GAMESS US, БГмерзкий Gaussian, и прочие заморские нескрепные программы.

А хочется своего, родного, пропахшего свежераскуренным ладаном и берёзовым соком... И, к счастью, давным-давно, в подвалах (на самом деле нет, но всё же) Химфака МГУ сумрачный гений Дмитрия Николаевича Лайкова создал сверхбыстрый и свехстабильный квантово-химический код, названный незатейлево, но очень сильно: "Природа!" От одного только произнесения сего названия от данного программного пакета уже веет свежестью и новизной. И без шуток, это один из наиболее быстрых и крутых квантово-химических пакетов, с абсолютно уникальными фичами, типа MP4, CCSD и той же уникальной полуэмпирики QM.

К сожалению, мало кто знает где можно скачать этот прекрасный код. Но сейчас мы откроем тайну! Найти Природу можно по следующей ссылке:
https://rad.chem.msu.ru/~laikov/p_w/

Статью же, по которой можно ознакомиться с основными особенностями этого пакета, а также которую надо цитировать при использовании, можно найти по следующим выходным параметрам:

Laikov, D.N., Ustynyuk, Y.A.
PRIRODA-04: a quantum-chemical program suite. New possibilities in the study of molecular systems with the application of parallel computing.
Russ Chem Bull 54, 820–826 (2005).
https://doi.org/10.1007/s11172-005-0329-x

Приятного использования!

P.S. Уважайте Природу, мать вашу!

Методы теории функционала плотности — чрезвычайно распространённый инструмент из арсенала квантовой химии. Разработка новых обменно-корреляционных функционалов, ключевого элемента теории, не прекращается и по сей день. Как правило, построение новых функционалов требует подбора параметров функционала, и этот процесс можно ускорить градиентными методами оптимизации, что требует вычисления производных энергии по этим параметрам. В недавних работах, опирающихся на машинное обучение при разработке новых функционалов, вычисление необходимых производных выполнялось посредством автоматического дифференцирования. В свежеопубликованной работе Евгения Кадиленко из Института химической кинетики и горения им В. В. Воеводского СО РАН показано значительное ускорение расчета этих производных с использованием теоремы Гельмана-Фейнмана по сравнению с методом автоматического дифференцирования.

Итак, статья:
The Power of Hellmann–Feynman Theorem: Kohn–Sham DFT Energy Derivatives with Respect to the Parameters of the Exchange-Correlation Functional at Linear Cost
J. Phys. Chem. A 2025 (in press)
https://doi.org/10.1021/acs.jpca.5c01771

Приятного прочтения!

Искусственный интеллект (ИИ) уже прочно стал частью нашей повседневной жизни, став кому-то верным помощником, кому-то другом, а кому-то даже заменил отсутствующий интеллект естественный.

Но тем не менее надёжного и неглючащего помощника (ко-пилота) для квантово-химических расчётов пока не было... пока не вышла Aitomia из группы профессора Павло Драля (Сямэньский университет, Китай). На ChemRxiv вышел препринт соответствующей статьи:

Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations
Jinming Hu,1 Hassan Nawaz, Yuting Rui, Lijie Chi, Arif Ullah, and
Pavlo O. Dral
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-gnf13-v2

Сама Aitomia доступна для тестов на её сайте:
https://aitomistic.xyz

Приятного прочтения и изучения!

Хотите усилить научный бэкграунд востребованными IT-компетенциями и открыть двери в IT-индустрию? Магистерская программа КФУ «Хемоинформатика и молекулярное моделирование» дает идеальную основу для плавного перехода в высокотехнологичные сферы, сохраняя ценность ваших знаний в химии или биологии.

Почему программа — ваш лучший старт в IT и науке будущего?

🔬 Уникальный синтез знаний:
14 лет экспертизы, 67 успешных выпускников.
Главное отличие: Готовим разработчиков алгоритмов и ПО (Python, Linux, ML) для химии/биологии, а не пользователей софта. Это ключевой навык для IT!
Современный стек: Фундаментальные дисциплины (квантовая химия, мол. динамика, хемоинформатика) + актуальные IT-технологии (машинное/глубокое обучение, биоинформатика, Big Data).
Практика от экспертов: Преподаватели с опытом в R&D проектах для науки и индустрии.
Бесплатно: 10 бюджетных мест.

🌍 Карьера: Наука, Фарма, IT — выбор за вами:
Выпускники успешно строят карьеру:

В IT: → Разработчик научного ПО (Python) → Data Scientist (Chemistry/Biology) → Специалист по ML/AI для наук о жизни → Инженер по вычислительным методам.
В Фарме: → Специалист CADD (компьютерный дизайн лекарств) → Биоинформатик → Аналитик химических данных.
В Науке: → Исследователь (мол. моделирование, дизайн материалов) → Кандидат в аспирантуру (РФ/зарубежье).

Чему вы научитесь за 2 года (очно):
➡️ Профессионально программировать на Python: ООП, научные библиотеки (NumPy, Pandas, Scikit-learn), веб-инструменты (Flask/Django опционально), работа в Linux.
➡️ Владеть методами Data Science & ML: Предсказание свойств веществ, анализ "структура-активность", обработка больших химических/биомедицинских данных.
➡️ Применять молекулярное моделирование: Квантово-химические расчеты, молекулярная динамика — для задач дизайна лекарств/материалов.
➡️ Разрабатывать и внедрять собственные вычислительные решения.
➡️ Говорить на языке IT-команд: Понимание жизненного цикла ПО, DevOps-практик (Git, CI/CD, Docker).

Это для вас, если вы:
Бакалавр или специалист (химия, биология, химтехнология) с интересом к IT и желанием расширить карьерные горизонты.
Хотите сохранить связь с естественными науками, но получить конкурентные IT-навыки (разработка, Data Science, ML).
Ищете структурированный путь перехода в IT-сектор с уникальной специализацией.
Готовы учиться программированию с нуля — мы научим!

🚀 Получите мощный гибридный профиль: Глубокие научные знания + Профессиональные IT-навыки. Станьте незаменимым специалистом на стыке дисциплин.

⏰ Дедлайн подачи документов: 11 августа 2025 года.
Сделайте шаг к карьере в науке, фарме или IT с бесплатной магистратурой КФУ!

➡️ Узнать подробнее про магистратуру:
master.cimm.site
➡️ Подать заявку онлайн:
https://admissions.kpfu.ru/#offset-registration
➡️ Контакты:

Email: [email protected]
Валентина Афонина (TG/VK @valiaafo)
Тимур Гимадиев (Руководитель программы, VK @id1212412)

#Хемоинформатика #МолекулярноеМоделирование #КФУ #ХимияПлюсIT #ПереходВIT #DataScience #Bioinformatics #РазработкаПО #Python #MachineLearning #БюджетнаяМагистратура #КарьераВНауке #Магистратура

Мало кто знает, что Columbus — это не только имя фрика, по случайному стечению обстоятельств открывшего Новый Свет, или разбившегося в ужасной катастрофе космического челнока, но ещё и название квантово-химического кода с кучей уникальных фич. Известная своей user-unfriendliness и могущественной мультиреференсной магией, многие могли подумать, что сей проект потихоньку умирает. Но как бы не так! Свежевышедшая статья в Journal of Physical Chemistry A напоминает нам о существовании этого программного продукта, а также рассказывает о нём и его возможностях. Итак:

COLUMBUS─An Efficient and General Program Package for Ground and Excited State Computations Including Spin–Orbit Couplings and Dynamics
Felix Plasser et al.
The Journal of Physical Chemistry A 2025 129 (28), 6482-6517
DOI: 10.1021/acs.jpca.5c02047

Статья в открытом доступе. Приятного прочтения!

Квантовой механике в этом году исполняется ровно 100 лет! Именно в 1925-м году Вернер Гейзенберг на острове Гельголанд вывел свои уравнения матричной квантовой механики (об этом можно подробнее почитать в этом посте). И в честь этого знаменательного события журнал Природа (Nature) провёл большой опрос специалистов, занимающихся квантовой механикой, о том, что собственно те думают об области своей работы. 15000 авторам статей, в которых использовалась квантовая механика, были высланы приглашения принять участие в опросе, из них 1100 человек откликнулись, и наконец по результатам этого мини-исследования была опубликована заметка. Вот она:

Physicists disagree wildly on what quantum mechanics says about reality, Nature survey shows
First major attempt to chart researchers’ views finds interpretations in conflict.
Elizabeth Gibney
Nature 643, 1175-1179 (2025)
DOI:10.1038/d41586-025-02342-y

В статье есть и обзор пяти самых популярных, согласно опросу, интерпретаций квантовой механики (копенгагенская, эпистемологический подход, многомировая, бомовская и случайный коллапс), и мнения разных учёных и философов, и даже котики Шрёдингера. Короче, советуется к прочтению! (тем более, что как минимум ваш одмин участвовал в том самом опросе😅) Ну и сами данные опроса тоже доступны к скачиванию в приложении к заметке.

Приятного прочтения!

Стань специалистом будущего: два онлайн-курса по биоинформатике — старт 20 августа!

Передовая инженерная школа НГУ открывает набор на программы для тех, кто хочет стать экспертом в биоинформатике и работать с большими объемами данных

🧬 Как строить генные сети и анализировать мутации на практике?
Если вы работаете с молекулярными данными или хотите углубиться в биоинформатику — обратите внимание на онлайн-курс «Базы данных в биологии и медицине. Генные сети».

🔍 Научитесь:
• Работать с NCBI, KEGG, UniProt, ClinVar, PDB
• Использовать инструменты AlphaFold, BLAST, Cytoscape
• Визуализировать молекулярные взаимодействия и прогнозировать патологии

👩‍🔬 Для студентов, исследователей, R&D-специалистов в биотехе и фарме
💳 Стоимость: 20 000 ₽ | 📄 Удостоверение гособразца | Онлайн с записями
👉 Подробнее и регистрация clck.ru/3NPcbg

⚡️ Хотите автоматизировать анализ больших геномных данных и выйти на новый уровень работы с биоинформатикой?

Присоединяйтесь к онлайн-курсу «Разработка биоинформатических пайплайнов».

🔬 На курсе вы научитесь:
• Автоматизировать обработку данных секвенирования нового поколения (NGS)
• Работать с современными инструментами Linux, Bash, Conda, Singularity, Nextflow
• Эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы геномных данных

🧑‍💻 Для студентов, молодых учёных, R&D-специалистов, аналитиков и всех, кто хочет освоить современные инструменты биоинформатики

💳 Стоимость: 28 000 ₽ | 📄 Удостоверение гособразца | Онлайн с записями
👉 Подробнее и регистрация clck.ru/3NPccs

📅 Старт обоих онлайн-курсов — 20 августа! Места ограничены.