PCA aplicado a datos de trayectorias moleculares. Optimizacion de un modelo para la obtencion de informacion roto-vibracional de moleculas de agua.

MARCOS GRUNHUT; MARISA FRECHERO; BEATRIZ S. FERNÁNDEZ BAND

Santa Fe

Congreso; 6to Congreso Argentino de Quimica Analitica; 2011

Asociacion Argentina de Quimicos Analiticos

El Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) [1] es una técnica de análisis multivariado cuyo objetivo es la reducción de la dimensionalidad de un conjunto de datos sin perder una parte significativa de la información original. Esta técnica permite explicar la variabilidad existente en los datos y se basa en la transformación de un conjunto original de variables en un nuevo conjunto denominado variables latentes o componentes principales, las cuales son combinaciones lineales de las primeras. Por otro lado, en la actualidad, la dinámica molecular (MD, por sus siglas en inglés) es una importante herramienta para el estudio de sistemas a nivel atómico. Las trayectorias generadas por MD provee la información necesaria para identificar y estudiar movimientos atómicos correlacionados en un sistema [2].    En el presente trabajo, aplicamos PCA al conjunto de datos obtenidos de la simulación de MD de un sistema constituido por 256 moléculas de agua, equilibradas a una temperatura de 300 K y 1 atm de presión, siguiendo el modelo TIP3P [3]. Las trayectorias de MD fueron registradas durante 8 ps, obteniendo una imagen del sistema a intervalos regulares de 4 fs. De esta manera, fue obtenida la matriz de datos sobre la cual fue aplicado PCA. Se analizaron las correspondientes scores y se aplicó sobre los mismos la transformada de Fourier, obteniendo de esta manera el espectro roto-vibracional simulado, el cual presento bandas características de la molécula en estudio (entre 400 y 4000 cm-1). A fin de validar el mismo, se obtuvo un espectro FTIR de agua bidestilada a temperatura y presión ambiente. El objetivo del trabajo fue la optimización del presente método para extender su aplicación a moléculas y/o sistemas químicos más complejos como sistemas organizados (nano y microemulsiones) y sistemas de multicomponentes. De esta manera, será posible la obtención de información espectral a partir de datos teóricos, lo cual será de utilidad para llevar a cabo estudios cinéticos, cualitativos y/o cuantitativos de los sistemas de interés, poniendo de manifiesto su potencial aplicación en el campo de la química analítica.     [1] Brereton, Richard G. Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant. John Wiley & Sons, Ltd. (2003) [2] Rapaport, D.C. The Art of Molecular Dynamics Simulations. Cambridge University Press (2004) [3] Jorgensen, W.L.; Chandrasekhar, J.; Madura, J.D.; Impey, R.W.; Klein, M.L. J. Chem. Phys. 79 (1983) 926