Structural and dynamic modeling of molecular systems at different length scales

La continua crescita della potenza di calcolo, in termini di risorse hardware e software, ha reso l'approccio computazionale (in-silico) ai complessi problemi scientifici, uno strumento molto conveniente che permette di ottenere informazioni utili al fine di affiancare, interpretare ed, in alcuni casi, addirittura riprodurre i dati sperimentali a partire da principi primi. I metodi sono stati resi più veloci ed efficienti negli ultimi vent'anni, grazie anche allo sviluppo di algoritmi sempre più efficienti, in grado di sfruttare al meglio la potenza computazionale racchiusa nelle nuove soluzioni hardware (ad esempio architetture parallele basate sulle GPU), e di fornire pacchetti software di semplice utilizzo per molteplici applicazioni. Al giorno d'oggi l'approccio computazionale è impiegato in numerose aree scientifiche, che spaziano tra le più disparate discipline applicate come medicina, ingegneria, chimica, fisica, scienze dei materiali e molte altre. In particolare in questo lavoro di tesi, alcuni degli approcci della chimica computazionale quali meccanica quantistica, dinamica molecolare classica e metodi ibridi, sono applicati allo studio di biomolecole e macromolecole, al fine di investigare differenti aspetti come struttura, dinamica, energetica e in particolare la flessibilità. In aggiunta ai metodi su menzionati è stato anche esplorato un approccio fluido-dinamico al fine di descrivere e simulare sistemi microfluidici, focalizzando l'attenzione sulla reattività dei sistemi presi in esame. Tutti questi approcci sono dipendenti dall'estensione del sistema e, poiché hanno un differente costo computazionale, la loro applicazione dovrebbe essere limitata ad una ragionevole dimensione dei sistemi studiati. Le profonde differenze in termini di costo/accuratezza sono discusse, fornendo un collegamento tra le scale spaziali delle diverse metodologie, al fine di esplicare come le informazioni ottenute a scale spaziali inferiori possano essere considerate come punto di partenza accurato per effettuare simulazioni a scale spaziali maggiori, in un approccio che è oggi comunemente noto come modellazione multiscala. La connessione tra i metodi ad alta accuratezza/alto costo e quelli a bassa accuratezza/basso costo è commentata, illustrando così come un approccio multiscala possa permettere, in casi specifici, di incrementare al contempo l'accuratezza del dato calcolato e la dimensione del sistema simulato.