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Questa tesi è incentrata sulla modellazione del binding ligando-proteina con metodi computazionali basati sulla dinamica molecolare. La comprensione di questo processo è fondamentale per la progettazione e la scoperta di nuovi farmaci e l'uso di metodi computazionali per supportare la ricerca sperimentale in questo campo è in costante crescita. Oggi, grazie alla crescente potenza dei computer, è possibile studiare l'intero processo di binding/unbinding del ligando e ottenere stime sulle proprietà termodinamiche e cinetiche. Alla luce di ciò, durante il mio dottorato, diversi metodi avanzati di dinamica molecolare classica (MD) sono stati impiegati e confrontati per identificare un approccio computazionale efficace per studiare i processi di binding/unbinding dei ligandi. In particolare, è stato sviluppato un protocollo basato sulla combinazione degli approcci steered MD (sMD) e Metadinamica (MetaD) con Path Collective Variables (PCVs) con lo scopo di utilizzare i vantaggi di entrambi i metodi per ottenere una descrizione completa del processo. Mentre il metodo SMD è stato impiegato per studiare diversi percorsi di disassociazione e identificare quello preferito, la MetaD con le PCVs è stato utilizzato per determinare più accuratamente l'energia libera di legame. Il protocollo proposto è stato applicato con successo per studiare il legame del ligando al fattore inducibile dell'ipossia (HIF-2α) e ha dimostrato di essere efficace per le simulazioni effettuate sia su una struttura a raggi X nota del ligando-proteina che su una posa di docking. D'altra parte, la maggior parte dei metodi MD richiede la produzione di diverse repliche o lunghe simulazioni per campionare più volte l'evento di binding/unbinding al fine di ottenere una statistica affidabile del processo. Questo produce la necessità di metodi in grado di analizzare tutti gli eventi simulati in una sola volta e di fornire un quadro chiaramente interpretabile delle differenze nei pathway campionati. Per questo motivo, è stato sviluppato un tool basato sulle mappe auto-organizzanti (SOM). Lo strumento PathDetect-SOM (Pathway Detection on SOM), sfruttando i vantaggi dell'ordinamento topologico della SOM, permette di rappresentare visivamente i percorsi di legame campionati durante diversi eventi/repliche MD in una chiara rappresentazione bidimensionale. Inoltre, possono essere derivati suggerimenti sulle proprietà cinetiche e termodinamiche del processo. Lo strumento è stato applicato con successo a diversi casi di studio per dimostrare la sua applicabilità generale. Inoltre, come parte di un progetto eseguito presso il centro di ricerca Jülich (Istituto di Simulazioni Avanzate e Istituto di Neuroscienze e Medicina) sotto la supervisione del Prof. Paolo Carloni, è stata testata una nuova interfaccia ibrida di meccanica quantistica/meccanica molecolare (QM/MM) (MiMiC). Il codice, che permette simulazioni di dinamica molecolare QM/MM di sistemi biomolecolari, è stato applicato alla proteina chinasi mitogeno-attivata p38 in complesso con il ligando 2g per studiare il processo di unbinding del ligando. L'attenzione si è concentrata sulla prima fase del processo che coinvolge la dinamica del ligando nel suo stato legato. Le simulazioni MD QM/MM sono state efficaci nel descrivere accuratamente le interazioni ligando-proteina. In particolare, monitorando il cambiamento delle cariche atomiche durante la simulazione e calcolando la differenza di densità elettronica tra il ligando nel suo stato legato e nel vuoto, sono stati ottenuti approfondimenti sugli effetti di polarizzazione del campo elettrico della proteina sul ligando. Ci si aspetta che questi effetti, anche se piccoli nello stato legato, diventino molto importanti nelle fasi successive del processo di unbinding. This thesis focused on modeling of ligand-protein binding with computational methods based on molecular dynamics. Understanding this process is crucial for the design and discovery of new drugs and the use of computational methods to support experimental research in this field is constantly growing. Nowadays, thanks to the increasing computer power, it is possible to study the complete ligand binding/unbinding process and obtain estimate on thermodynamic and kinetic properties. In view of this, during my PhD, different advanced classical molecular dynamics (MD) methods were employed and compared to identify an effective computational approach for studying ligand binding/unbinding processes. Specifically, a protocol based on combination of the steered MD (sMD) and the Metadynamics (MetaD) with Path Collective Variables (PCVs) approaches was developed with the aim of using the advantages of both methods to obtain a complete description of the process. While the sMD method was employed to investigate different unbinding pathways and identify the preferred one, MetaD with PCVs was used to determine more accurately the binding free energy. The proposed protocol was successfully applied to study ligand binding to the Hypoxia Inducible Factor (HIF-2α) and it demonstrated to be effective for simulations performed both on a known ligand-protein X-ray structure and on a docking pose. On the other hand, most of the MD methods requires the production of several replicas or long simulations to sample the binding/unbinding event several times in order to obtain a reliable statistics of the process. This produces the need of methods able to analyze all the simulated events at once and to provide a clearly interpretable picture of the differences in the sampled pathways. For this reason, a tool based on the self-organizing maps (SOMs) was developed. The PathDetect-SOM (Pathway Detection on SOM) tool, exploiting the advantages of the topological ordering of the SOM, allowing to visually represent the binding paths sampled during different MD events/replicas in a clear bidimensional representation. In addition, hints on the kinetic and thermodynamic properties of the process can be derived. The tool was successfully applied to different study-cases to demonstrate its general applicability. Furthermore, as part of a project performed at the Jülich research center (Institute of Advanced Simulations and Institute for Neuroscience and Medicine) under the supervision of Prof. Paolo Carloni, a novel hybrid quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) interface (MiMiC) was tested. The code, that allows QM/MM molecular dynamics simulations of biomolecular systems, was applied to the mitogen-activated protein kinase p38 in complex with the 2g ligand to investigate the ligand unbinding process. The focus was on the first step of the process involving the dynamics of the ligand in its bound state. QM/MM MD simulations were effective in describing ligand-protein interactions accurately. In particular, by monitoring the change of the atomic charges during the simulation and calculating the electronic density difference between the ligand in its bound state and in vacuum, insights into the polarization effects of the protein electric field onto the ligand were obtained. It is expected that these effects, albeit small in the bound state, become very important in the following steps of the unbinding process.

Il numero di transistor per unità di area che possono essere posizionati su un wafer a semiconduttore dipende dalla capacità del wafer di dissipare tale energia termica. I materiali con elevata conducibilità termica e temperatura di fusione, come il silicio, sono quelli ideali. Le basse correnti di dispersione che si possono ottenere con l'ossido di Si e il nitrato di Si (i suoi composti nativi con l'aria) e l'elevata conducibilità termica hanno consentito una densità di transistor superiore rispetto ad altri semiconduttori. Anche se il silicio domina ancora il ramo principale della tecnologia dei semiconduttori, ci sono aree in cui la bassa mobilità, la bassa velocità di saturazione e il bandgap indiretto hanno permesso lo sviluppo di altri semiconduttori. Essendo il costo della materia prima molto superiore a quello del Si, sono state sviluppate alcune tecniche per ridurre tali costi. Un modo per mantenere il vantaggio termico di un substrato di silicio e ridurre il costo della materia prima dei semiconduttori che non sono Si consiste nell'utilizzare un sottile film di semiconduttore cresciuto sopra un substrato di Si spesso (etero-epitassia). L'eteroepitassia garantisce costi inferiori mantenendo un substrato termicamente efficiente, ma d'altro canto implica che il semiconduttore deve essere cresciuto su un substrato con un parametro reticolare diverso. Le tecnologie epitassiali oggi più diffuse sono l'epi-crescita delle leghe di gruppo III-V e II-VI (soprattutto per l'amplificazione a radiofrequenza e le tecnologie laser) e l'epitassia di semiconduttori di gruppo IV come le leghe SiC e SiGe e il Ge puro. I semiconduttori del gruppo IV hanno il vantaggio non trascurabile di avere costi di fabbricazione inferiori rispetto ai primi. Ovviamente garantiscono prestazioni migliori in termini di proprietà elettroniche rispetto al Si. Il principale ostacolo alla realizzazione di tali dispositivi deriva dal fatto che il disadattamento reticolare induce la formazione di difetti dannosi durante la crescita epitassiale. Tali difetti ostacolano la possibilità di un'applicazione industriale ed estensiva di semiconduttori del gruppo IV diversi dal Si. In genere, i difetti generati sono bordi di grano, dislocazioni, errori di impilamento (stacking fault) e altri difetti estesi. Esiste un forte interesse accademico nella comprensione dei difetti nei sistemi epitassiali. In particolare, due sistemi presentano allo stesso tempo interessanti prospettive applicative e difficili sfide di modellazione teorica: il silicio-germanio e carburo di silicio cubico. Sono infatti semiconduttori attraenti che possono essere facilmente integrati nell'attuale architettura basata su silicio. La loro epitassia su Si è stata studiata per anni, ma le densità dei difetti sono ancora troppo alte in quei sistemi. In questa tesi, affronteremo il problema della modellazione dell'evoluzione di difetti estesi tramite simulazioni di dinamica molecolare. Affronteremo alcuni dei problemi aperti sull'evoluzione dei difetti in entrambi i materiali in esame. I nostri risultati forniranno informazioni sufficienti per far luce sui problemi specifici della formazione e dell'evoluzione di stacking fault multipli in SiC cubico e la formazione di array ordinati di dislocazioni di Lomer in Ge cresciuto su Si.​ Silicon has dominated semiconductor history for almost half a century. Even if the first transistor was made using germanium and other semiconductors show better electronic properties in terms of higher mobility, higher saturation velocity, and larger energy gap. It is the material used to build almost the 97% of all semiconductor-based electronic de- vices. The reason is straightforward; it is the most economical technology to make inte- grated circuits. It has been possible to fabricate integrated circuits with constantly increasing number of transistors on a single chip. The first that analyzed this trend was Gordon Moore in 1965, and he suggested that the trend was due to a constant exercise in cost reduction. The manufacturing cost for a square millimeter of Si remained constant at about 1$ for many decades, while the number of transistors and other elements has grown exponentially with time. The number of transistors for units of area that can be placed on a semiconductor wafer depends on the capacity of the wafer to dissipate such thermal energy. Materials with elevated thermal conducibility and melting temperature, like silicon, are the ideal ones. The low leakage currents that can be achieved with Si oxide and Si nitrate (its native composite with air) and the elevated thermal conducibility allowed a transistor density higher than with other semiconduc- tors. Even if Si still dominates the main branch of semiconductor technology, there are areas where the low mobility, the low saturation velocity, and the indirect bandgap per- mitted other semiconductors to develop. Being the raw material cost much higher than Si one, some techniques have been developed to reduce such costs. A way to maintain the thermal advantage of a silicon substrate and reduce the raw material cost of semi- conductors that are not Si consists of using a thin semiconductor film grown on top of a thick Si substrate (hetero-epitaxy). Hetero-epitaxy guarantees lower costs maintaining a thermally efficient substrate, but on the other side implies that the semiconductor has to be grown on a substrate with a different lattice parameter. Today’s more diffused epitaxial technologies are the epi-grow of group III-V and II-VI alloys (especially for radio frequency amplification and laser technologies) and the epitaxy of group IV semiconductors like the SiC and SiGe alloys and the pure Ge. Group IV semiconductors have the non-negligible advantage of having cheaper fabrication costs than the formers. They, of course, guarantee better performances in terms of electronic properties than Si. The main obstacle in realizing such devices stems from the fact that the lattice mismatch induces the formation of detrimental defects during epitaxial growth. Such defects hinder the possibility of an industrial, extensive appli- cation of group IV semiconductors other than Si. Typically, the generated defects are grain boundaries, misfit dislocations, stacking faults, and other extended defects. A strong academic interest exists in the comprehension of defects in epitaxial systems. In particular, two systems present at the same time exciting application perspectives and hard theoretical modeling challenges: silicon germanium and cubic silicon carbide. They indeed are attractive semiconductors that can be easily integrated into the actual silicon-based architecture. Their epitaxy on Si has been studied for years, but defect densities are still too high in those systems. In this Thesis, we will deal with the problem of modeling extended defects evolution via molecular dynamics simulations. We will tackle some of the open problems about defect evolution in both the materials under consideration. Our results provided enough information to shed light on the specific problems of the formation and evolution of multiple stacking faults in cubic SiC and the formation of ordered arrays of Lomer dislocation in Ge grown on Si.