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Categoría: ChemOffice

Publicado: 02 Marzo 2018

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• ChemDraw
• enseñanza
• RMN
• conversión nombre-estructura
• conversión estructura-nombre
• conformeros
• enantiómeros
• procedimientos de laboratorio
• proyección de Newman

Varios cientos de estudiantes toman la decisión de estudiar química a nivel universitario cada año. La mayoría de estos entran en este mundo con un vacío enorme a nivel orgánico que puede ser suplido por el uso de grandes herramientas de tratamiento de información química, como es ChemDraw. Los estudios previos a los universitarios podrían verse enormemente reforzados con esta interfaz, facilitando de esta forma el posterior entendimiento de la química universitaria. A continuación, se tratarán los aspectos básicos que pueden enseñarse en estudios previos universitarios.

Estructura molecular, conformación y configuración estructural

Uno de los primeros pasos en el entendimiento de la formulación química reside en saber distinguir conformación de configuración estructural, siendo necesario en el primer caso distintas orientaciones de los grupos funcionales en el espacio, pero sin necesidad de romper enlaces simples y, en el segundo caso, necesaria la ruptura de enlaces para la formación de nuevas moléculas.

Con ChemDraw pueden plantearse los distintos tipos de isómeros configuracionales para distintos tipos de moléculas. Para ello simplemente deben utilizarse los comandos de dibujo situados en la columna izquierda del panel principal de ChemDraw, bien por dibujo tradicional o mediante uso de Hotkeys.

Podemos realizar además simulaciones para estructuras sencillas (y complejas) de isómeros conformacionales. De esta forma se muestra a continuación dos ejemplos de isómeros conformacionales.

Como podemos observar, en el caso de la molécula de butano, los metilos se encuentran en la posición más alejada (180˚) para el confórmero más estable de tal forma que la interacción espacial entre ambos grupos funcionales es mínima. En el caso de la molécula de 1,3-dimetilhexano la conformación más estable sería la expuesta a la izquierda de las flechas de equilibrio, donde los metilos se disponen de forma “cis”, más alejado el uno del otro.

Dentro de los isómeros conformacionales encontramos la estereoquímica, se produce cuando el carbono que se estudia está unido a cuatro sustituyentes diferentes de tal forma que se conoce como “carbono quiral”. Los compuestos que dispongan de carbonos quirales en su estructura pueden tener actividad óptica. Estos isómeros ópticos, en pareja, son imagen especular el uno del otro, estas dos estructuras serán enantiómero la una de la otra.

Como podemos ver, ChemDraw nos ofrece la posibilidad de obtener la dirección en la que dicho carbono desviará el plano de la luz polarizada, para lo cual deberemos seleccionar la molécula y con el botón derecho utilizar la opción “Atom – Show Stereochemistry”.
Otro aspecto muy útil a la hora de trabajar con ChemDraw a nivel docente reside en la opción “nombre-estructura” que permitirá a los alumnos identificar estructuras químicas a partir de su nombre.

Además de ahorrar tiempo con este comando, puede utilizarse la opción “estructura-nombre” que nos permite responder al momento a preguntas del tipo “¿cómo nombrarías este compuesto?”.

Esta función es lo suficientemente sofisticada como para nombrar con precisión moléculas con centros proquirales.

Reacciones orgánicas, laboratorio y espectroscopía

Además de poder analizar estructuras a nivel molecular, ChemDraw es útil para plantear procesos de síntesis orgánica (así como inorgánica), procedimientos de laboratorio (gracias a sus múltiples plantillas de material de vidrio) y espectroscopía de RMN.

La biblioteca de imágenes prediseñadas hace que sea sencillo ilustrar montajes de laboratorio. Un ejemplo de esto sería una destilación de vapor simple.

Antes de pasar a niveles de educación universitarios los alumnos deberían saber interpretar espectros de resonancia magnética nuclear, tanto de protón como de carbono. Para una gran variedad de estructuras ChemDraw es capaz de predecir espectros de H¹ y C¹³, asignar picos y calcular las constantes de acoplamiento.

Después de aprender conceptos básicos sobre lectura de espectros, los estudiantes podrán realizar asignación de espectros “desconocidos”, de tal forma que podrán poner en marcha las ideas aprendidas gracias a la interfaz de ChemOffice.

Conclusiones

Desde isómeros hasta espectroscopía, ChemDraw hace posible la enseñanza de la química orgánica dentro de los centros de educación secundaria y avanzada. Gracias a esta interfaz los estudiantes podrán aumentar sus conocimientos químicos formándose de forma correcta para poder afrontar su futuro como científicos e investigadores.

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Categoría: ChemOffice

Publicado: 01 Marzo 2018

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• ChemOffice
• Chem3D
• ChemBio3D
• ChemDraw
• ChemBioDraw
• Fisher
• proyección de Fisher
• proyección de Newman

En esta noticia realizaremos una simulación sobre como dibujar proyecciones de Newman en ChemDraw, utilizaremos etano como ejemplo. Los puntos a seguir serán:

• Dibujar una molécula de metano
• Duplicaremos la estructura del metano y estableceremos una unión entre ambos
• Utilizaremos la herramienta “orbital” para dibujar el círculo de la proyección de Newman
• Rotaremos uno de los metanos sobre sí mismo 180˚
• Analizaremos por completo la proyección de Newman

Dibujo de una molécula de metano

Para dibujar una molécula de etano en proyección de Newman será preciso dibujar un metano en el frente y otro en el fondo, respectivamente. Para ello es tan sencillo como usar el comando “enlace sólido” para introducir el primer enlace simple y, a partir de ahí, dibujar la siguiente estructura:

Duplicado de una molécula de metano y establecimiento de una unión entre fragmentos

Seguidamente, podemos duplicar este fragmento de metano para generar la estructura del etano. Para ello deberemos seleccionar la molécula de metano previamente dibujada mediante la herramienta “selección” y arrastrar la figura para crear otra idéntica. A continuación, podemos unir los átomos de carbono centrales de cada metano para formar la molécula de etano.

Utilización de la herramienta “orbital” para dibujar el círculo de la proyección de Newman

Una vez listos los componentes para la proyección de Newman el siguiente paso será introducir en la estructura el círculo característico de este tipo de proyecciones. Para lo cual vamos a utilizar la herramienta “orbital” que podemos encontrar en View > Other Toolbars > Orbitals, o directamente en la columna izquierda de comandos de dibujo.

El tamaño del orbital está limitado al igual que el tamaño de los enlaces.

Rotación de uno de los fragmentos de metano sobre si mismo 180˚

Para rotar una de las mitades de metano será necesario seleccionarla previamente gracias a la herramienta “selección”.

A continuación seleccionamos Objects>Rotate>180º
 

El último paso será acercar uno de los fragmentos al otro, para conseguir de esa forma la proyección tipo Newman que buscábamos.

Si durante el dibujo de la proyección de Newman aparece en el centro del círculo una señal roja seleccione File > Preferences > des-seleccione la opción “Atom near other bonds”

Análisis completo de las proyecciones de Newman

Si analizamos los resultados de propiedades obtenidos mediante ChemDraw para las estructuras siguientes, puede apreciarse que para la interfaz todas y cada una de las estructuras son químicamente idénticas, pues sus puntos de ebullición y peso molecular son iguales. Lo mismo se aplicaría a cada una de las proyecciones de Newman que pudiéramos dibujar.

En el caso de realizar este tipo de análisis utilizando Chem3D, podemos simular optimizaciones energéticas para verificar cuál estructura presenta menor energía. Para ello abriremos el archivo de la molécula de etano en Chem3D y seleccionaremos los átomos que aparecen en la siguiente imagen para, a continuación, seleccionar Calculation > dihedral driver > single angle plot.

Aparecerá en la pantalla principal una gráfica donde aparece representada la energía respecto al ángulo diedro, donde podremos visualizar para qué ángulo la energía de la estructura será mínima siendo, en este caso, -60 y 60º.

Conclusión

ChemDraw es capaz de representar e interpretar proyecciones de Newman, además de las proyecciones de Fisher, Hanworth y las sistemáticas recomendadas por la IUPAC. Gracias a Chem3D podemos realizar estudios de optimización energética de las proyecciones de Newman dibujadas en ChemDraw, de esta forma conoceremos cuales son energéticamente más estables y, por tanto, cuales se encuentran en mayor abundancia de manera natural. Este tipo de estudios es muy útil para estructuras con más sustituyentes (no solo átomos de hidrógeno) donde se podrá estudiar la influencia del grupo sustituyente en la orientación del ángulo diedro.

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Categoría: Comsol

Publicado: 01 Marzo 2018

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• COMSOL Multiphysics
• simulación multifísica
• elementos finitos (FEM, MEF)
• acústica
• electrostática
• transductor
• mecánica estructural

Con estos cinco webinars de 30 minutos podrás seguir paso a paso la metodología de modelado multifísico de un transductor piezoeléctrico, utilizando COMSOL Multiphysics.

COMSOL Multiphysics es el software de modelado por elementos finitos más reconocido para la simulación de fenómenos multifísicos. Su auge en el sector es debido a su concepción desde los inicios de su desarrollo como herramienta multifísica, lo que le permite acoplar fenómenos físicos diferentes con naturalidad, desde una misma herramienta y con una metodología de trabajo homogénea y fácil de comprender.

Durante la semana multifísica, hemos realizado un curso de COMSOL Multiphysics on-line divido en cinco partes que se corresponden con las diferentes partes del flujo de trabajo para el modelado multifísico con COMSOL. Para ello hemos escogido un modelo fundamentalmente multifísico y fácil  de entender como es un transductor piezoeléctrico que permite ver con cierta sencillez cómo se crea el modelo geométrico, se definen los materiales del transductor, se aplican y acoplan las diferentes físicas involucradas, se malla el modelo y se resuelve para posteriormente analizar los resultados en el postprocesado.

Sigue los enlaces a las grabaciones más abajo y fórmate como ingeniero de modelado multifísico con COMSOL Multiphysics.

• Día 1. Creación de la geometría 
• Día 2. Definiciones. Asignación de materiales 
• Día 3. Ajuste de la física, condiciones de contorno y acoplamientos 
• Día 4. Mallado y resolución numérica 
• Día 5. Postprocesado 

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Categoría: Comsol

Publicado: 26 Febrero 2018

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• COMSOL Multiphysics
• simulación multifísica
• elementos finitos (FEM, MEF)
• diseño de antenas
• antena de ranura en espiral
• electromagnetismo
• módulo RF de COMSOL

Debido a su versatilidad inherente y a la respuesta frecuencial de banda ancha las antenas de ranura en espiral tienen una variedad de aplicaciones para diferentes bandas de frecuencias de microondas. Por ejemplo, estas antenas son utilizadas en comunicaciones inalámbricas, detección, posicionamiento y seguimiento. Para optimizar el diseño de las antenas de ranura en espiral, los ingenieros utilizan el análisis electromagnético para calcular con precisión características como los parámetros S y los diagramas de campo lejano.

Beneficios de las antenas de ranura en espiral

Las antenas de ranura en espiral tienen varias ventajas, entre las que se incluyen:

• Radiación polarizada circularmente prácticamente perfecta

• Respuesta frecuencial de banda ancha

• La capacidad de mantener un diagrama de radiación consistente e impedancia sobre un gran ancho de banda

Además, el diseño de las antenas de ranura en espiral permiten ser montadas adaptándose sobre una variedad de objetos. Esto es de gran utilidad, por ejemplo, en la industria de defensa, donde las antenas de ranura en espiral pueden montarse sobre automóviles y aviones militares y utilizarse para aplicaciones de comunicaciones y vigilancia.

Existen múltiples tipos de antenas en espiral, pero una de las más comunes es la antena espiral de Arquímedes. En la entrada del blog de COMSOL (enlace inferior), Caty Fairclough presenta los detalles para el modelado de esta antena con el software COMSOL Multiphysics® y el módulo RF Module.

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Categoría: Minitab

Publicado: 26 Febrero 2018

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• Minitab
• p-valor
• modelo de regresión
• coeficiente de determinación
• análisis de regresión
• intervalo de predicción

Por Jim Frost

En análisis de regresión, se desea que el modelo de regresión tenga variables significativas y obtener un valor R² alto. Esta combinación bajo P valor/alto R² indica que cambios en los predictores están relacionados con cambios en la variable de respuesta y que el modelo explica mucha de la variabilidad de la respuesta.

Esta combinación parece ir junta de forma natural. Pero ¿qué pasa si tu modelo de regresión tiene variables significativas pero explica poco la variabilidad? Tiene bajos valores P y bajos coeficientes de determinación R².

A primera vista, esta combinación no tiene sentido. ¿Son los predictores de significancia todavía significativos? ¡Veamos esto!

Comparación de modelos de regresión con bajos y altos valores R²

Es difícil comprender esta situación utilizando únicamente números. La investigación muestra que los gráficos son esenciales para interpretar correctamente análisis de regresión. ¡La comprensión es más fácil cuando se puede ver lo que está pasando!

Con esto en mente, utilizaremos gráficos de líneas ajustadas. Sin embargo, un gráfico 2D de líneas ajustadas puede visualizar únicamente los resultados de una regresión simple, que tiene una variable predictiva y la respuesta. Los conceptos son ciertos para la regresión lineal múltiple, pero no se puede graficar las mayores dimensiones que se requieren.

Estos gráficos de líneas ajustadas muestran dos modelos de regresión que tienen ecuaciones de regresión prácticamente idénticas, pero el modelo superior tiene un bajo valor R² mientras que el otro lo tiene alto. Se han mantenido las escalas de los gráficos constantes para una comparación más fácil. Aquí están los datos para estos ejemplos.

Similaridades entre los modelos de regresión

Los dos modelos son prácticamente idénticos en varios ámbitos:

• Ecuaciones de regresión: Salida = 44 + 2 * Entrada
• Entrada es significativa con P< 0.001 para ambos modelos

Se puede ver que la pendiente creciente de las dos líneas de regresión es aproximadamente 2, y siguen con precisión la tendencia que está presente en ambos conjuntos de datos.

La interpretación del valor P y el coeficiente para la Entrada no cambia. Si se mueve a la derecha en cualquier línea incrementando Entrada en una unidad, existe un incremento medio de dos unidades en Salida. Para ambos modelos, el valor P significativo indica que se puede rechazar la hipótesis nula que el coeficiente es igual a cero (sin efecto).

Más aún, si se entra el mismo valor para Entrada en ambas ecuaciones, calculará valores de predicción prácticamente equivalentes para Salida. Por ejemplo, una entrada de 10 produce una salida pronosticada de 66.2 para un modelo y 64.8 para el otro modelo.

Diferencias entre modelos de regresión

Seguro que la principal diferencia es lo que primero se ve de estos gráficos de líneas ajustadas: La variabilidad de los datos alrededor de dos líneas de regresión es drásticamente diferente. R² y S (error estándar de la regresión) describen numéricamente esta variabilidad.

El gráfico de bajo R² muestra que, aunque ruidosos, los datos de alta variabilidad pueden tener una tendencia significativa. La tendencia indica que la variable predictiva todavía proporciona información sobre la respuesta aunque los puntos de los datos caigan lejos de la línea de regresión. Mantengamos este gráfico en mente para cuando intentemos reconciliar variables significativas con un bajo valor R²!

Como vemos, las dos ecuaciones de regresión producen predicciones prácticamente idénticas. Sin embargo, los niveles de variabilidad diferentes afectan a la precisión de estas predicciones.

Para calcular la precisión, miraremos los intervalos de predicción. Un intervalo de predicción es un rango que es probable que contenga el valor de respuesta de una nueva observación única dados unos ajustes especificados de los predictores en el modelo. Los intervalos más estrechos indican predicciones más precisas. Debajo se encuentran los valores ajustados y los intervalos de predicción para una Entrada de 10.

El modelo con los datos de alta variabilidad produce un intervalo de predicción que se extiende entre aproximadamente -500 a 630, ¡más de 1100 unidades! Mientras tanto, el modelo de baja variabilidad tiene un intervalo de predicción entre -30 y 160, aproximadamente 200 unidades. Claramente, las predicciones son mucho más precisas para el modelo de alto R², aunque los valores ajustados sean prácticamente los mismos.

La diferencia en precisión debería tener sentido después de ver la variabilidad presente en los datos reales. Cuando los puntos de los datos se dispersan más, las predicciones deben de reflejar que añaden incerteza.

Reflexiones finales

Recapitulando lo que hemos aprendido:

• Los coeficientes estiman las tendencias mientras que R² representa la dispersión alrededor de la línea de regresión.
• Las interpretaciones de las variables significativas son las mismas tanto para modelos con alto y bajo R².
• Los valores R² bajos son problemáticos cuando se necesitan predicciones precisas.

¿Entonces, qué hacer si se tienen predictores significativos pero una bajo valor R²? Alguno dirá, “añadir más variables al modelo!”

En algunos casos, es posible que los predictores adicionales puedan incrementar la potencia explicativa verdadera del modelo. Sin embargo, en otros casos, los datos contienen un cantidad inherentemente más alta de inexplicable variabilidad. Por ejemplo, muchos estudios psicológicos tienen valores R² menores que 50% porque la gente es impredecible.

Las buenas noticias son que incluso cuando R² sea bajo, los valores P bajos indican una relación real entre los predictores significativos y la variable respuesta.

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Categoría: ChemOffice

Publicado: 22 Febrero 2018

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• ChemOffice
• ChemFinder
• ChemDraw
• base de datos química
• biblioteca de compuestos químicos
• SDFile
• exportación de estructuras químicas

La combinación de las funcionalidades de ChemDraw y ChemFinder permite crear bibliotecas combinatorias con predicción de propiedades. En esta noticia se abordarán las siguientes funciones:

• Expansión de estructuras genéricas en ChemDraw
• Exportación de una lista de estructuras expandidas a un SDFile
• Importación de SDFile en ChemFinder, uso como base de datos química
• Predicción de propiedades y asignación de nombres para cada estructura mediante ChemFinder
• Importación de SDFile en ChemDraw Excel
• Creación de estructuras genéricas
• Predecir propiedades y asignar nombres mediante ChemDraw Excel

Expansión de estructuras genéricas en ChemDraw

Comenzamos con una estructura genérica simple dibujada en ChemDraw, la cual expandimos para ver sus doce combinaciones.

Nuestro objetivo será crear una base de datos química con las doce sustancias, predecir la temperatura de fusión y de ebullición, por comparación directa. Se podrá, además, asignar el nombre a cada una de las doce sustancias. Usando la función “Expansión de estructura genérica” de ChemDraw, podemos visualizar las doce estructuras:

ChemDraw puede asignar puntos de fusión, ebullición y nombre sistemático de cada una de las estructuras, pero esto debería hacerse para cada sustancia, nuestro objetivo es asignar estas propiedades para todo el conjunto a la vez.

Exportación de una lista de estructuras expandidas a un SDFile

ChemDraw puede exportar múltiples estructuras en formato SDFile, formato estandarizado para estructuras químicas. Este SDFile puede importarse a ChemFinder o ChemDraw para Excel. El significado de exportar un archivo en SDFile supone un tipo de “guardado”, que puede usarse para convertir estructuras individuales en formato SKC, MOL y otros.

Importación de SDFile en ChemFinder, uso como base de datos química

A continuación, podemos abrir el archivo SDFile en ChemFinder para visualizar la base de datos química que hemos creado. Los pasos son:

• Archivo > Crear nueva base de datos
• Seleccionar > Formulario en blanco
• Archivo > importar > SDFile y seleccionamos el archivo previamente guardado
• Seleccionamos como base de datos de salida el valor predeterminadas

Por defecto, la pantalla de ChemFinder está configurada como se muestra a continuación

En la pantalla se mostrará la primera estructura de las doce que componen la base de datos, en nuestro caso, el fenol. A continuación, podemos asignar propiedades, función que permite ChemFinder Ultra.

Predicción de propiedades y asignación de nombres para cada estructura mediante ChemFinder

La opción “procesador de propiedades” de ChemFinder asigna propiedades a cada una de las sustancias de la base de datos, para ello será preciso seguir los siguientes pasos:

• Click derecho en un área en blanco de la ventana de visualización
• Seleccione “calcular propiedades” en el menú emergente
• Seleccione “punto de ebullición” en la sección del servidor ChemPropPro
• Seleccione “punto de congelación” en la selección del servidor ChemPropPro (al igual que en el punto anterior)
• Seleccione “nombre químico” en la selección del servidor CFW
• Seleccione la casilla de verificación “crear cuadros en el formulario para nuevos valores” (de esta forma los resultados se mostrarán en la pantalla)
• Haga click en “rellenar” para agregar los campos a la pantalla y a la base de datos

Con esto hemos creado una librería combinatoria en ChemFinder. Podemos visualizar las sustancias en la tabla de datos que se muestra a continuación. Los apodos “Me”, como en el caso del tolueno, se reemplazan por las estructuras reales, se conservarán en ChemDraw para Excel.

Crear una estructura genérica (con más combinaciones)

Vamos a realizar los mismos pasos para crear estructuras de mayor tamaño que las anteriores:

• El sustituyente hidrógeno es añadido a la lista inicial de combinaciones (aumenta a 13 el número de sustituyentes)
• Se añade un punto de “unión variable” a los otros cinco átomos de carbono del fenilo. ChemDraw es consciente de que solo hay tres puntos de unión químicamente diferentes, por lo que esta agregará 3 combinaciones
• Una lista de cuatro halógenos se añade a este punto de “unión variable” (4 combinaciones)
• Doce de estas estructuras, las que contienen el hidrógeno en la lista de sustituyentes, hacen que la posición del punto de “unión variable” sea químicamente equivalente
• Finalmente generamos las estructuras genéricas (13 · 3 · 4) – 12 = 148 estructuras

Importar las combinaciones de SDFile a ChemDraw para Excel

A continuación, importaremos el archivo SDFile en ChemDraw Excel. Una lista de pequeño tamaño puede ser importada en Excel, una lista de gran tamaño deberá ser importada en ChemFinder. Los pasos para importar dentro de ChemDraw Excel son:

• Abrimos Excel y creamos una nueva página en blanco
• Creamos una hoja de trabajo químicamente inteligente a través de ChemOffice > nueva hoja de trabajo ChemOffice
• Importar el archivo SDFile vía ChemOffice > Importar/exportar > Importar tabla
• Seleccionar el archivo que deseemos

Predicción de propiedades y asignación de nombres para cada una de las estructuras, usando ChemDraw para Excel

La predicción de nombre y propiedades puede añadirse como una función de Excel. Se agregan tres columnas con los siguientes encabezados y definiciones de funciones:

• Columna B, “nombre” = CFW_CHEMICAL_NAME(A2)
• Columna C, “BP” = CHEMPROPPRO_BOILING_POINT(A2)
• Columna D, “MP” = CHEMPROP_FREEZING(A2)

Estas son las funciones de Excel correspondientes a las funciones de ChemFinder que se comentaron en el apartado anterior.

Conclusiones

La opción de “expandir estructura” de ChemDraw puede usarse junto con la opción de importación/exportación de SDFile para crear librerías combinatorias de compuestos en ChemFinder o ChemDraw Excel. Este método es capaz de crear hasta 500 combinaciones de estructuras genéricas. Múltiples estructuras genéricas podrán ser exportadas desde ChemDraw a ChemFinder o ChemDraw para Excel.