Funkcje Fukui i deskryptory dualne wyjaśnione: zaawansowana analiza naukowa

Funkcje Fukui działają jako podstawowe deskryptory z opartej na DFT teorii funkcjonału gęstości konceptualnej, która pokazuje, jak elektrony rozprowadzają się w cząsteczkach. Możliwość przewidywania przy użyciu tych funkcji ujawnia potencjał elektronodonorowy lub akceptujący cząsteczki w określonych miejscach atomowych w celu określenia charakterystyki elektrofilowej lub nukleofilowej.

Podwójny deskryptor wzmacnia analizę funkcji Fukui, rozróżniając właściwości nukleofilowe i elektrofilowe w miejscach molekularnych, co poprawia dokładność oceny reaktywności chemicznej. Odkryliśmy, że większość badaczy ma problemy z obliczaniem tych ważnych deskryptorów w zaawansowanej analizie naukowej. W tym miejscu zaprojektowaliśmy prosty kod Pythona, aby uprościć obliczenia.

W artykule szczegółowo omówiono funkcje Fukui, ich ramy teoretyczne oraz procedury numeryczne i zastosowanie języka Python wykorzystujące wyniki analizy populacji naturalnej (NPA) uzyskane za pomocą oprogramowania Gaussa.

📥Funkcje Fukui i ich interpretacja fizyczna

Funkcja Fukui 𝑓(𝑟) mierzy reakcję gęstości elektronowej ρ(r), gdy liczba elektronów w układzie ulega niewielkiej zmianie.

Matematycznie jest to zdefiniowane jako:

Gdzie N jest całkowitą liczbą elektronów, a v(r) jest potencjałem zewnętrznym. Tę funkcję można przybliżyć numerycznie za pomocą różnic skończonych:

Gdzie:

• 𝑞 𝑟 ( 𝑁 ) → ładunek atomowy danego miejsca w obojętnej cząsteczce.
• 𝑞 𝑟 ( 𝑁 + 1 ) → ładunek po dodaniu elektronu (anionu).
• 𝑞 𝑟 ( 𝑁 − 1 ) → ładunek po usunięciu elektronu (kationu).

Obie funkcje oceniają wrażliwość gęstości elektronowej na zmieniające się warunki, co pozwala przewidywać wzorce reaktywności chemicznej.

📥Podwójny deskryptor (Δ𝑓(𝑟)) i interpretacja chemiczna

Podwójny deskryptor Δ 𝑓 ( 𝑟 ) udoskonala analizę funkcji Fukui poprzez rozróżnianie miejsc reaktywnych elektrofilowych i nukleofilowych:

📥Interpretacja Δ𝑓( 𝑟 ):

• Δ 𝑓 ( 𝑟 ) → Region sprzyja atakowi nukleofilowemu .
• Δ 𝑓 ( 𝑟 ) < 0 → Region sprzyja atakowi elektrofilowemu .
• Δ 𝑓 ( 𝑟 )=0 → Region jest chemicznie obojętny .

Wykorzystując Δ 𝑓 ( 𝑟 ), naukowcy mogą precyzyjnie określić reaktywne miejsca molekularne i przewidzieć ścieżki reakcji organicznych.

📥Analiza populacji naturalnej (NPA) w rozkładzie Gaussa

Chemia obliczeniowa szeroko wykorzystuje NPA do podziału gęstości elektronów na atomy cząsteczki. Oprogramowanie Gaussa generuje ładunki NPA za pomocą słowa kluczowego pliku wejściowego Pop=NPA . Podstawę do wykonywania obliczeń funkcji Fukui stanowią te ładunki.

Przykładowe dane wejściowe Gaussa dla obliczeń NPA:

 %chk=mol.chk # B3LYP/6-31G(d,p) Pop=NPA Title: NPA Charge Calculation 0 1 C 0.000 0.000 0.000 H 0.000 0.000 1.090 H 1.026 0.000 -0.363 H -0.513 -0.889 -0.363 H -0.513 0.889 -0.363

Sekcja wyjściowa obliczeń Gaussa dostarcza opłaty NPA pod nagłówkiem „ Analiza populacji naturalnej ” . Wyodrębnione opłaty są sformatowane w tabeli:

Wartości te są używane w skrypcie Pythona do obliczania funkcji Fukui i deskryptora dualnego.

📥Kod Pythona do obliczania funkcji Fukui

Naukowcy wykorzystują obliczone wartości, aby zrozumieć mechanizmy chemiczne zachodzące podczas reakcji, jednocześnie opracowując cząsteczki posiadające szczególne właściwości funkcjonalne, w tym katalizatory i kandydatów na leki.

👉Skrypt Python:

 import pandas as pd # Load the data from the Excel file in the same directory as the script file_path = 'FUKUI.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # Calculate Fukui Functions and Dual Descriptor with 5 decimal places df['fr+'] = (df['Anion(N+1)'] - df['Neutral(N)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr-'] = (df['Neutral(N)'] - df['Cation(N-1)']).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['fr0'] = ((df['Anion(N+1)'] - df['Cation(N-1)']) / 2).apply(lambda x: f"{x:.5f}") df['∆f'] = (df['fr+'].astype(float) - df['fr-'].astype(float)).apply(lambda x: f"{x:.5f}") # Save the calculated data to a new Excel file in the same directory output_file = 'fukui_functions_output.xlsx' df.to_excel(output_file, index=False) # Display the DataFrame (optional) print(df)

👉Wyjaśnienie kodu:

Ładowanie danych:

Odczytuje opłaty NPA z pliku Excel ( FUKUI.xlsx ).

👉Obliczanie funkcji Fukui:

• Indeks 𝑓+( 𝑟 ) pochodzi z różnicy między wartościami ładunku anionowego i obojętnego.
• Indeks 𝑓-( 𝑟 ) powstaje w wyniku odjęcia wartości ładunku kationowego od wartości ładunku obojętnego.
• Funkcja pierwiastkowa Fukui uzyskuje swoją wartość poprzez wykonanie operacji uśredniania na 𝑓+( 𝑟 ) i 𝑓-( 𝑟 ) .
• Podwójny deskryptor powstaje, gdy w wyniku obliczenia 𝑓-( 𝑟 ) odejmuje się od niego 𝑓+( 𝑟 ) .

Formatowanie: Każda wartość jest zaokrąglana do pięciu miejsc po przecinku, aby zapewnić precyzję.

Dane wyjściowe: Wyniki zapisywane są jako fukui_functions_output.xlsx w celu dalszej analizy.

📥Wyniki i dyskusja

Obliczone funkcje Fukui i podwójne deskryptory dostarczają istotnych informacji na temat reaktywności molekularnej:

• Wysokie wartości 𝑓+( 𝑟 ) wskazują na potencjalne miejsca nukleofilowe.
• Wysokie wartości 𝑓−( 𝑟 ) wskazują na reaktywność elektrofilową.
• Wartości Δ 𝑓 ( 𝑟 ) indukują najbardziej reaktywne miejsca.

Prognozy mechanizmów reakcji łączą się z produkcją cząsteczek o określonych pożądanych właściwościach, takich jak katalizatory i kandydaci na leki.

📥Wniosek

Połączenie funkcji Fukui z podwójnymi deskryptorami działa jako silne podejście obliczeniowe do eksploracji reaktywności chemicznej. Prawidłowe obliczanie rozkładów ładunków zależy od ładunków NPA uzyskanych poprzez obliczenia Gaussa. Metodologia oparta na Pythonie umożliwia automatyzację, która umożliwia efektywną ocenę dużych zbiorów danych molekularnych.

Kolejne badania powinny obejmować połączoną analizę funkcji Fukui z mapowaniem potencjału elektrostatycznego, obejmującą analizę orbitali molekularnych, co pozwoli na właściwe zrozumienie zachowań reaktywności.