Articulo de referencia

SANSÓN

{{Cite web|title=Terms of use|url=https://www.samson-connect.net/termsOfUse.html|website=SAMSON Connect|access-date=2020-05-30}} "},"alexa":{"wt":""},"website":{"wt":"{{URL|www....

SAMSON ( Software para modelado y simulación adaptativa de nanosistemas ) es una plataforma de software para el diseño molecular desarrollada por OneAngstrom y anteriormente por el grupo NANO-D del Instituto Francés de Investigación en Informática y Automatización (INRIA). [ 2 ]

SAMSON tiene una arquitectura modular que lo hace adecuado para diferentes dominios de la nanociencia, incluyendo la ciencia de los materiales, [ 3 ] las ciencias de la vida, [ 4 ] y el diseño de fármacos. [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]

Las extensiones de SAMSON, desarrolladas con el kit de desarrollo de software (SDK) de SAMSON, ayudan a los usuarios a realizar tareas como la creación de nuevos modelos, la realización de cálculos, la ejecución de simulaciones interactivas o sin conexión, y la visualización e interpretación de los resultados.

SAMSON, las extensiones de SAMSON y el kit de desarrollo de software de SAMSON se distribuyen a través del sitio web SAMSON Connect. [ 6 ] El sitio funciona como un repositorio para las extensiones de SAMSON que suben los desarrolladores, y los usuarios de SAMSON eligen y añaden extensiones desde SAMSON Connect.

SAMSON IA

SAMSON cuenta con un asistente integrado basado en GPT-5 y generación aumentada de recuperación (RAG) que ayuda a los usuarios a descubrir funcionalidades, acceder a la documentación pertinente y ejecutar comandos directamente desde el chat. También facilita la selección, la programación en Python, el análisis de documentos, la recuperación de información en línea relevante para el diseño molecular y admite la interacción por voz.

Modelado y simulación

SAMSON representa los nanosistemas utilizando cinco categorías de modelos:

  • Modelos estructurales : describen la geometría y la topología.
  • Modelos visuales : proporcionan representaciones gráficas.
  • Modelos dinámicos : describen los grados de libertad dinámicos.
  • Modelos de interacción : describen energías y fuerzas.
  • Modelos de propiedades : describen rasgos que no entran en las primeras cuatro categorías de modelos.

Las moléculas y los sistemas se pueden construir utilizando átomos, bibliotecas de fragmentos y generadores procedimentales.

Los simuladores (posiblemente interactivos) se utilizan para garantizar que los modelos se basen en principios físicos y predigan propiedades.

Gráfico de datos

Todos los modelos y simuladores se integran en una estructura jerárquica y estratificada que conforma el grafo de datos SAMSON. Las extensiones SAMSON interactúan entre sí y con el grafo de datos para realizar tareas de modelado y simulación. Un mecanismo de señales y ranuras permite que los nodos del grafo de datos envíen eventos al actualizarse, lo que posibilita el desarrollo de, por ejemplo, algoritmos de simulación adaptativos. [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]

Formatos de archivo y documentos

SAMSON utiliza su propio formato de documento, diseñado para ser extensible. Cada encabezado de documento especifica la lista de extensiones de SAMSON necesarias, lo que permite mantener la compatibilidad entre diferentes instalaciones al indicar automáticamente qué extensiones deben estar presentes para abrir el archivo. Además de modelos moleculares y datos de simulación, los documentos de SAMSON pueden incluir cualquier tipo de archivo, como scripts, conjuntos de datos o contenido multimedia, que permanecen integrados en el documento para su distribución y compartición a través de SAMSON Connect.

computación en la nube

Algunos flujos de trabajo pueden ejecutarse en la nube directamente desde la interfaz de SAMSON, con los resultados sincronizados con el cliente. Entre los cálculos compatibles se incluyen la predicción de la estructura de proteínas (por ejemplo, AlphaFold ) y la dinámica molecular (por ejemplo, GROMACS ). Los desarrolladores externos pueden aportar servicios en la nube a la plataforma.

Integración de Python

SAMSON proporciona enlaces de Python a la API de SAMSON, disponibles a través de una consola Jupyter Qt integrada y un componente de editor integrado de Visual Studio Code . Los usuarios pueden automatizar el modelado, la simulación y la visualización, crear flujos de trabajo, integrar paquetes Python externos y crear aplicaciones con interfaces gráficas de usuario en Python.

trazado de rutas

SAMSON integra el motor de renderizado Cycles de Blender para permitir la renderización interactiva mediante trazado de rayos de sistemas moleculares para imágenes y animaciones. Los materiales y los parámetros de renderizado se pueden controlar desde la interfaz gráfica.

Colaboración y compartición

A través de SAMSON Connect, los usuarios pueden crear perfiles y grupos, compartir documentos y trabajos en la nube, y gestionar los permisos de acceso. Los documentos de SAMSON se pueden publicar en SAMSON Connect y acceder a ellos mediante enlaces compartibles e identificadores permanentes.

lenguaje de especificación de nodos

SAMSON dispone de un lenguaje de especificación de nodos (NSL) que los usuarios pueden emplear para seleccionar nodos de grafos de datos en función de sus propiedades. Algunos ejemplos de expresiones NSL son:

  • Hydrogen– seleccionar todos los hidrógenos (versión corta: H)
  • atom.chainID > 2– seleccione todos los átomos con un ID de cadena estrictamente mayor que 2 (versión corta: a.ci > 2)
  • Carbon in node.selected– seleccione todos los carbonos en la selección actual (versión corta: C in n.s)
  • bond.order > 1.5– seleccione todos los bonos con un orden estrictamente mayor a 1,5 (versión corta: b.o > 1.5)
  • O in node.type sidechain– seleccione todos los oxígenos en los nodos de la cadena lateral (versión corta: O in n.t sc)
  • "CA" within 5A of S– seleccione todos los nodos llamados CA que estén a menos de 5 angstroms de cualquier átomo de azufre (versión corta: "CA" w 5A of S)

Kit de desarrollo de software

SAMSON está desarrollado en C++ e implementa características para facilitar el desarrollo de extensiones de SAMSON, entre las que se incluyen:

  • Memoria administrada
  • Señales y ranuras
  • Publicación por entregas
  • Deshacer y rehacer multinivel
  • Introspección
  • Referencias
  • Sistema de unidades
  • Funtores y lógica de predicados
  • Generadores de código fuente para crear extensiones de SAMSON

Véase también

Referencias

  1. "Condiciones de uso" . SAMSON Connect . Consultado el 30 de mayo de 2020 .
  2. NANO-D - INRIA
  3. Contreras, M. Leonor; Villarroel, Ignacio; Rozas, Roberto (2021). "Generación automatizada de modelos de nanotubos de carbono en zigzag que contienen defectos de haeckelita" . Intelligent Computing . Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 284. pp. 371–377 . doi : 10.1007/978-3-030-80126-7_28 . ISBN   978-3-030-80125-0. S2CID 238030853 . 
  4. ^ Mostafa, Amr A.; El-Rahman, Soheir N. Abd; Shehata, dijo; Abdallah, Naglaa A.; Omar, Hanaa S. (2021). "Evaluación de los efectos de un nuevo bioestimulante para mejorar la resistencia a los minadores y el crecimiento de las plantas en frijol común" . Informes científicos . 11 (1): 20020. doi : 10.1038/s41598-021-98902-z . PMC 8501134 . PMID 34625596 .  
  5. Barazorda-Ccahuana, Haruna Lux; Nedyalkova, Miroslava; Mas, Francesc; Madurga, Sergio (2021). "Revelando el efecto del pH bajo en la proteasa principal del SARS-CoV-2 mediante simulaciones de dinámica molecular" . Polymers . 284 ( 21): 3823. doi : 10.3390/polym13213823 . hdl : 2445/182421 . PMC 8587287. PMID 34771379 .  
  6. 1 2 SAMSON Connect
  7. SAMSON 0.7.0 ya está disponible - Macs en Química
  8. RDKit en SAMSON - Macs en Química
  9. Vaucher, Alain C.; Reiher, Markus (2016). "La propensión molecular como impulsor de estudios exploratorios de reactividad". Journal of Chemical Information and Modeling . 56 (8): 1470– 1478. arXiv : 1604.06748 . doi : 10.1021/acs.jcim.6b00264 . PMID 27447367 . S2CID 3549945 .  
  10. Vaucher, Alain C.; Reiher, Markus (2017). "Optimización orbital para salir de mínimos locales y puntos de silla hacia energías más bajas". Journal of Chemical Theory and Computation . 13 (3): 1219– 1228. arXiv : 1701.00128 . doi : 10.1021/acs.jctc.7b00011 . PMID 28207264. S2CID 4406796 .  
  11. Miao, Haichao; De Llano, Elisa; Sorger, Johannes; Ahmadi, Yasaman; Kekic, Tadija; Isenberg, Tobias; Gröller, M. Eduard; Barišić, Ivan; Viola, Ivan (2017). "Visualización multiescala y modificación adaptativa de escala de nanoestructuras de ADN" ( PDF) . IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 24 (1): 1014– 1024. doi : 10.1109/TVCG.2017.2743981 . PMID 28866510. S2CID 9479885 .  
  12. Artemova, Svetlana; Redon, Stephane (2012). "Simulaciones de partículas con restricciones adaptativas" . Physical Review Letters . 109 (19): 190201:1–5. Bibcode : 2012PhRvL.109s0201A . doi : 10.1103/PhysRevLett.109.190201 . PMID 23215362 . 
  13. Bosson, Mael; Grudinin, Sergei; Bouju, Xavier; Redon, Stephane (2012). "Modelado estructural interactivo basado en la física de sistemas de hidrocarburos". Journal of Computational Physics . 231 (6): 2581– 2598. Bibcode : 2012JCoPh.231.2581B . CiteSeerX 10.1.1.592.5537 . doi : 10.1016/j.jcp.2011.12.006 . S2CID 15942141 .  
  14. Bosson, Mael; Grudinin, Sergei; Redon, Stephane (2013). "Mecánica cuántica adaptativa por bloques: un enfoque adaptativo de divide y vencerás para la química cuántica interactiva". Journal of Computational Chemistry . 34 (6): 492– 504. doi : 10.1002/jcc.23157 . PMID 23108532. S2CID 2298570 .  
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