はじめに

近年、材料科学や創薬科学の分野においてナノ～メゾ（数～数百nm ）の領域をつなぐマルチスケールシミュレーションの重要性が増しています。通常、メゾ構造の予測には散逸粒子動力学（DPD）等の粗視化シミュレーションが用いられます。これまで、粗視化された粒子間の有効相互作用を表現するχパラメータの設定は、実験データを元にフィットするか、古典的な分子力学（MM）に基づいて算定[1]されることがほとんどでした。しかし、実験値やMMパラメータが存在しない系を扱うことは難しく、また古典的な記述では信頼性が十分でないケースもありました。

上記の問題に対する一つの解決策として開発されたのが、FCEWS (FMO-based Chi parameter Evaluation Workflow System)[2]です。FCEWSプログラムでは、χパラメータを、フラグメント分子軌道(FMO)計算の結果を元に半自動的に算定することが出来ます。FMO計算は、通常のMO計算と同じく、非経験的な量子化学的フレームワークを用いていますので、MMを使用した場合と比べて計算対象の制限を受けにくく、幅広い計算対象に対してχパラメータを統一的に算定することが可能です[3]。なお、FCEWSでのFMO計算にはABINIT-MP[4]を使用します。

 

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[1] “Application of Molecular Simulation To Derive Phase Diagrams of Binary Mixtures”, C. F. Fan, B. D. Olafson, M. Blanco, S.L. Hsu, Macromolecules 25 (1992) 3667-3676.

[2] “FMO計算に基づくχパラメータ算定システム FCEWS”, 土居英男, 奥脇弘次, 望月祐志, J. Comp. Chem. Jpn., in press.

[3] “Fragment Molecular Orbital-based Parameterization Procedure for Mesoscopic Structure Prediction of Polymeric Materials”, K. Okuwaki, Y. Mochizuki, H. Doi, T. Ozawa, J. Phys. Chem. B, 122 (2018) 338-347.

[4] “Electron-correlated fragment-molecular-orbital calculations for biomolecular and nano systems”, S. Tanaka, Y. Mochizuki, Y. Komeiji, Y. Okiyama, K. Fukuzawa, Phys. Chem. Chem. Phys. 16 (2014) 10310-10344.

特徴

FCEWSは、ユーザーの負担を極力少なくするように設計されています。計算対象分子の構造を用意すれば、ABINIT-MPの入力ファイルの自動生成、計算結果の回収、χパラメータの算定を１コマンドで実行可能です。ABINIT-MPの方でポアソン・ボルツマン（PB）型の連続誘電体モデルのオプション[5]を設定すれば溶媒効果を考慮することも可能で、脂質膜のシミュレーション[6,7]などに好適です。

 

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[5] “Incorporation of solvation effects into the fragment molecular orbital calculations with the Poisson–Boltzmann equation”, H. Watanabe, Y. Okiyama, T. Nakano, S. Tanaka, Chem. Phys. Lett. 500 (2010) 116-119.

[6] “Dissipative particle dynamics (DPD) simulations with fragment molecular orbital (FMO) based effective parameters for 1-Palmitoyl-2-oleoyl phosphatidyl choline (POPC) membrane”, H. Doi, K. Okuwaki, Y. Mochizuki, T. Ozawa, and K. Yasuoka, Chem. Phys. Lett., 684 (2017) 427-432.

[7] “散逸粒子動力学における界面付近の水の取扱い”, 土居英男，奥脇弘次，望月祐志，小沢拓, J. Comp. Chem. Jpn., 16 (2017) 28-31.

開発の経緯

FCEWSの方法論的な整備は、（株）JSOL（担当：小沢拓氏）と望月研究室とのコラボレーションとして2014年春に始まりました。2015年度からは、文部科学省「フラッグシップ2020　重点課題６」（代表：東京大学 吉村忍教授）プロジェクト[8]の中で研究開発が進められてきており、実応用として燃料電池の電解質膜のFMO-DPD連携シミュレーションなどで活用されています。また、前出の脂質膜関係[6,7]の他に、省燃費タイヤのゴム/シリカ複合素材[9]にも適用されています。

FCEWSの中でも用いられるABINIT-MPプログラムは、東京大学生産技術研究所を拠点とする「戦略的基盤ソフトウェアの開発」、「革新的シミュレーションソフトウェアの開発」、「HPCI戦略分野４　次世代ものづくり」の一連のプロジェクト（代表：東京大学 加藤千幸教授）、さらにJST-CREST「シミュレーション技術の革新と実用化基盤の構築」（代表：神戸大学 田中成典教授）と立教大学SFR（担当：望月祐志）などの支援を得て、10年以上に渡って開発が進められてきました。現在は、FCEWSと同じく「フラッグシップ2020　重点課題６」の下で開発整備が続けられています。なお、ABINIT-MPの入手・利用については[10]をご参照下さい。

 

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[8] http://postk6.t.u-tokyo.ac.jp/

[9] “タイヤゴム素材に関する計算化学的研究”, 石川雄太郎, 奥脇弘次, 土居英男, 望月祐志, 佐藤弘一, 日本ゴム協会2017年年次大会, B-3発表, 名古屋, 2017/5/18.

[10] http://www.cenav.org/abinitmpopen1/

FCEWS Ver. 1 Rev. 2 (2018年2月版)の主な機能

基本的な機能は文献[2]に記してあるものになります。

• ABINIT-MPを用いたFMO計算のための入力ファイル自動生成機能
• 計算結果の自動回収機能
• χパラメータの算定機能

2018年2月現在もFCEWSの手法の改良・拡張は続いており、今後はより汎用性を高め、タンパク質などへも利用を広げていく予定です。

FCEWS Ver. 1 Rev. 2の開発者

奥脇弘次（立教大学 理学部）、土居英男（立教大学 理学部 → 産業技術総合研究所）、望月祐志*（立教大学 理学部）　（*取り纏め責任者）

コンタクト

FCEWSのご利用にご関心のある方は、立教大学の望月祐志（fullmoon -at- rikkyo.ac.jp）にメールにてご連絡いただければと思います（-at-を@に変換してください）。個別に契約書面の取り交わしをさせていただき、ご提供したいと思います。よろしくお願いいたします。