Универсальный метод определения интенсивности электрон-фононного взаимодействия в фотосинтетических пигментах с помощью эволюционного алгоритма оптимизации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Моделирование оптического отклика фотосинтетических пигментов – неотъемлемая часть исследования фундаментальных физических процессов взаимодействия многоатомных молекул с внешним электромагнитным полем. В отличие от ab initio методов расчета основного и возбужденного состояний молекулы, применение полуклассических квантовых теорий позволяет не учитывать полный набор конфигураций электронов и атомов, а использовать характеристические функции, такие как спектральная плотность, для вычисления спектров поглощения. Основной недостаток такого подхода – постоянное сопоставление вычисленных и экспериментальных спектров и, как следствие, необходимость обосновывать единственность полученных параметров исследуемой системы и оценивать их статистическую значимость. Чтобы улучшить качество расчета оптического отклика, в работе использован эвристический эволюционный алгоритм оптимизации, который минимизирует разницу между измеренными и теоретическими спектрами, определяя наиболее подходящий набор модельных параметров. Показано, что при использовании в качестве примера спектров фотосинтетических пигментов, измеренных в разных растворителях, оптимизация моделирования позволила получить хорошее соответствие расчетных и экспериментальных данных и однозначно определить коэффициенты электрон-фононного взаимодействия для электронных возбужденных состояний хлорофилла, лютеина и β-каротина

Об авторах

В. А. Курков

Институт общей физики им. А.Н. Прохорова Российской академии наук; Московский физико-технический институт

Email: rpishchal@kapella.gpi.ru
Россия, Москва; Долгопрудный

Д. Д. Чесалин

Институт общей физики им. А.Н. Прохорова Российской академии наук

Email: rpishchal@kapella.gpi.ru
Россия, Москва

А. П. Разживин

МГУ им. М.В. Ломоносова

Email: rpishchal@kapella.gpi.ru

Научно-исследовательский институт физико-химической биологии им. А.Н. Белозерского 

Россия, Москва

У. А. Шкирина

Институт общей физики им. А.Н. Прохорова Российской академии наук; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: rpishchal@kapella.gpi.ru

Department of Mechanics and Mathematics

Россия, Москва; Москва

Р. Ю. Пищальников

Институт общей физики им. А.Н. Прохорова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: rpishchal@kapella.gpi.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Jang S.J., Mennucci B. // Rev. Mod. Phys. 2018. V. 90. № 035003. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.90.035003
  2. Mirkovic T., Ostroumov E.E., Anna J.M. et al. // Chem. Rev. 2017. V. 117. № 2. P. 249. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.6b00002
  3. Горохов В.В., Нокс П.П., Корватовский Б.Н. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 6. С. 63. https://doi.org/10.31857/S0207401X23060055
  4. Blankenship R. E. Molecular Mechanisms of Photosynthesis. 2nd ed., Oxford: Wiley-Blackwell, 2014.
  5. Renger T., Madjet M.E.A., Busch M.S.A. et al. // Photosynth. Res. 2013. V. 116. P. 367. https://doi.org/10.1007/s11120-013-9893-3
  6. Черепанов Д.А., Милановский Г.Е., Айбуш А.В. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 6. С. 77. https://doi.org/10.31857/S0207401X23060031
  7. Renger T. // J. Phys. Chem. B. 2021. V. 125. № 4. P. 6406. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.1c01479
  8. Novoderezhkin V. I., Romero E., Dekker J.P. et al. // ChemPhysChem. 2011. V. 12. № 3. P. 681. https://doi.org/10.1002/cphc.201000830
  9. Bruggemann B., Sznee K., Novoderezhkin V. et al. // J. Phys. Chem. B. 2004. V. 108. № 35. P. 13536. https://doi.org/10.1021/jp0401473
  10. Brixner T., Hildner R., Kohler J. et al. // Adv. Energy Mater. 2017. V. 7. № 16. P. 1700236. https://doi.org/10.1002/aenm.201700236
  11. Croce R., van Amerongen H. // Nat. Chem. Biol. 2014. V. 10. P. 492. https://doi.org/10.1038/nchembio.1555
  12. Черепанов Д.А., Милановский Г.Е., Надточенко В.А. и др. // Хим. физика. 2023. Т. 42. № 6. С. 88. https://doi.org/10.31857/S0207401X23060043
  13. Nelson T.R., White A.J., Bjorgaard J.A. et al. // Chem. Rev. 2020. V. 120. № 4. Р. 2215. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.9b00447
  14. Cremer D., Pople J.A. // J. Amer. Chem. Soc. 1975. V. 97. № 6. P. 1354. https://doi.org/10.1021/ja00839a011
  15. Ditchfield R., Hehre W.J., Pople J.A. // J. Chem. Phys. 1971. V. 54. № 2. P. 724. https://doi.org/10.1063/1.1674902
  16. Хренова М.Г., Поляков И.В., Немухин А.В. // Хим. физика. 2022. Т. 41. № 6. С. 65. https://doi.org/10.31857/S0207401X22060061
  17. Mukamel S. Principles of Nonlinear Optical Spectroscopy. New York, Oxford: Oxford University Press, 1995.
  18. Chesalin D.D., Kulikov E.A., Yaroshevich I.A. et al. // Swarm Evol. Comput. 2022. V. 75. № 101210. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101210
  19. Storn R. // IEEE Trans. Evol. Comput. 1999. V. 3. № 1. P. 22. https://doi.org/10.1109/4235.752918
  20. Storn R., Price K. // J. Global Optim. 1997. V. 11. P. 341. https://doi.org/10.1023/A:1008202821328
  21. Opara K.R., Arabas J. // Swarm Evol. Comput. 2019. V. 44. P. 546. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.06.010
  22. Гудков С.В., Саримов Р.М., Асташев М.Е. и др. // УФН. 2024. Т. 194 С. 208. https://doi.org/10.3367/UFNr.2023.09.039577
  23. Pishchalnikov R.Y., Yaroshevich I.A., Zlenko D.V. et al. // Photosynth. Res. 2023. V. 156. № 1. P. 3. https://doi.org/10.1007/s11120-022-00955-2
  24. Pishchalnikov R.Y., Yaroshevich I.A., Slastnikova T.A. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2019. V. 21. № 46. Р. 25707. https://doi.org/10.1039/c9cp04508b
  25. Balevičius V., Abramavicius D., Polívka T. // J. Phys. Chem. Lett. 2016. V. 7. № 17. P. 3347. https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.6b01455
  26. Uragami C., Saito K., Yoshizawa M., Molnar P. et al. // Arch. Biochem. Biophys. 2018. V. 650. P. 49. https://doi.org/10.1016/j.abb.2018.04.021

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».