Programmation appliquée à la chimie

Le cours “Programmation appliquée à la chimie” de bachelier en sciences chimiques (15 H cours et 15 H exercices, bloc2) utilise deux supports :

• Le présent wiki pour ses avantages techniques (coloration et indentation du code, recherche dans les pages, historique des modifications, …)
• La plateforme moodle d'enseignement en ligne de l'UMONS, pour ses autres avantages techniques (authentification, devoirs, forum,…)

Si vous voulez comprendre la nécessité d'une formation informatique incluant l'initiation à l'algorithmique et la programmation, et l'apprentissage pratique via des projets, vous pouvez-consulter :

• Le Rapport de l’Académie des sciences - L’enseignement de l’informatique en France - Il est urgent de ne plus attendre (2013)
• Computer Science For All (President Obama in his 2016 State of the Union Address)

• Présentation et principes de base de la programmation en Python, avec quelques applications + codes
• Présentation et principes de base de la programmation en Python, avec quelques applications : version wiki en construction
• Page avec de nombreuses informations sur Python (y compris pour l'apprentissage et l'installation)
• Notions fondamentales
• Les bases d'un interface graphique avec Tkinter
• Pièges à éviter

• Calcul de factorielles (pas à pas)
• Suite de Fibonacci (pas à pas)
• Manipulation de polynômes (pas à pas)
• Manipulations de matrices
• Algorithmes de tri
• Algorithmes de recherche
• Algorithmes sur entiers, où on parle d'atomes, de molécules, de nombres de nucléons !

• Les bases de Matplotlib, une librairie pour réaliser des graphiques 2D
• Les bases de NumPy (tableaux numériques, algèbre linéaire, transformées de Fourier, nombres aléatoires)
• Les bases de SciPy : ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques (intégration, optimisation, fonctions spéciales, interpolation,…)
• Pylab : permet de combiner simplement Matplotlib, NumPy et SciPy
• Scikit-learn, machine learning

• Slices sur les listes
• Lire et écrire des fichiers de données csv (comma separated values)
• Notions avancées
• Trucs et astuces

• Marche aléatoire 2D simple : simulation d'une chaîne polymère
• Flocon de Koch : simulation d'une fractale avec la librairie Turtle
• Traduction de l'ADN en séquence d'acides aminés (protéine) : utilisation d'un dictionnaire (type Python)
• Utilisation d'une "classe" pour des données de solvants chimiques
• Représentation du potentiel de Lennard-Jones, graphe élémentaire avec Matplotlib, et énergie de cohésion d'un cristal de gaz rare.
• Modélisation de la diffusion chimique dans un film : technique de différences finies, utilisation de Matplotlib
• Représentation de la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann (avec et sans NumPy)
• Entropie de mélange pour un gaz ou liquide idéal
• Éléments et molécules : propriétés, masses molaires,…
• Représentation 3D du pH d'un acide en fonction d'un ajout de base et d'une dilution globale
• Analyse d'images
• L'attracteur de Lorenz : équations différentielles ordinaires et comportement chaotique
• OpenBabel et Jmol : format de description de molécules et visualisations
• Optimisation de la température caractéristique du diamant suivant le modèle d'Einstein (avec scipy, numpy, matplotlib)
• Test de Student : exemple technologique (avec scipy, numpy)
• Interrogation de la base de données géolocalisées OpenStreetMap
• Bioinformatique (manipulations de séquences ADN, ARN, protéines,…)

Ces travaux peuvent être entièrement originaux, ou se baser sur des éléments de code existants.

• Jeu de la vie de Conway : automate cellulaire 2D (TkInter)
• Tableau périodique : tableau avec éléments cliquables pour obtenir les informations
• Régression linéaire : entrée de couples, calcul et affichage de la droite de moindres carrés
• Ensemble de Mandelbrot : dessin d'une fractale
• Pavage de Penrose
• Courbe de Prédominance d'un Acide
• Création d'une grille et de configurations d'un système binaire modélisé
• Représentation de pH d'acides et de bases
• Représentation de molécules
• Calcul matriciel, avec l'interface Tk
• Conversion de températures, avec l'interface Tk
• pH et courbe de titrage, avec l'interface Tk
• Loi des gaz parfaits, avec l'interface Tk
• Tableau périodique : une autre version, avec l'interface Tk
• Traduction ADN-ARN-protéine, avec l'interface Tk
• Solubilité en fonction du pH et de la température, interface en ligne de commande et graphiques matplotlib
• Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux
• Vue 3D de l'électronégativité (tableau périodique)

• Représentation de fonctions thermodynamiques de deux variables :
  • avec Matplotlib, en incluant des éléments supplémentaires
    • exemple : isothermes de van der Waals
  • Utiliser la librairie Mayavi (3D)
• Représentation des résolutions de Fourier pour la diffusion à 1D, 2D, 3D, en fonction du temps,…
• Résolution de problèmes numériques
  • intégration numérique
  • racines de polynômes, de fonctions générales
  • systèmes d'équations linéaires
  • optimisation de fonction (minimisations)
  • Approximations utilisant la formule de Stirling pour la factorielle (très utilisée en thermodynamique statistique), avec tabulation, représentations graphiques,…
• Interfacer Python et un tableur (par exemple pouvoir lire des données d'un fichier de tableur à partir d'un programme Python)
• Simulation en chimie :
  • degré de polymérisation comme l'article Software for Demonstration of Features of Chain Polymerization Processes
• Traitement d'images
• mesurer des temps de réaction (s'inspirer par exemple de fonctionnalités de ce programme)
• générer du son, de la vidéo
• Calcul de la constante de Madelung (interactions coulombiennes dans un cristal ionique)
• Représentation 3D du pH d'un acide en fonction d'un ajout de base et d'une dilution globale : cf. cet article : extension de l'exemple montré
• Échelle d'électronégativité, ou autre propriété atomique : représentation à 3D ou via des barres dont la taille est proportionnelle à la valeur, en suivant le schéma général du tableau périodique
• Illustrations graphiques des séries spectrales de l'hydrogène (barres, flèches, anneaux,…)
• Visualisations s'inspirant de sites comme ChemTube 3D, ChemEd DL,…
• Diagramme de Pourbaix à 3D : cf. cet article
• Outils de base en chimie comme sur le site http://fr.webqc.org/chemicaltools.php
• Multiéquilibre (mélange d'acides et bases conjuguées) : cf..cet article
• Utilisation de régressions non-linéaires pour traiter des données de réactions enzymatiques : cf. cet article
• Tableau périodique interactif via Ipython et Bokeh (cf. cette ref)
• Simulations de ségrégation, par inspiration de ces simulations, des travaux de Thomas Schelling, et sur base du programme Mesa (agent-based modelling)
• Équilibre liquide-vapeur à deux constituants, simulation du changement de phase (cf. cette simulation)
• Approximations de la fonction de Langevin utilisée pour décrire la magnétisation d'un matériau paramagnétique : représentation de la fonction et de ses approximations, des erreurs relatives,…
• graphiques polaires et cartésiens :
  • http://1ucasvb.tumblr.com/post/42881722643/the-familiar-trigonometric-functions-can-be
  • Illustration dynamique de séries de Fourier, comme ici
• Évolution de population suivant le modèle de la matrice de Leslie avec représentation de la pyramide des ages (cf ce lien)
• Créer des structures de données pour gérer les étiquettes de produits chimiques : pictogrammes, mentions de danger (Hxxx et EUHxxx), de prudence (Pxxx), codes produits,…
• Rotamères : étude simplifiée et représentation graphique (cf. cet exemple)
• Décomposition spinodale (modèle de Cahn-Hilliard), (cf. cet exemple)
• Programme basé sur une de ces librairies :
  • pyEQL, librairie pour gérer des solutions aqueuses d'électrolytes
  • chemlab, librairies incluant la visualisation et la manipulation de données sur les structures chimiques
  • chempy, librairie pour résoudre des problèmes de chimie physique, chimie analytique,…
• ChEMBL base de donnée chimique
• ChemSpiPy pour accéder à la base de donnée ChemSpider
• Wikipedia chemical structure explorer, avec données exploitables via GitHub
• Charte des nucleides, et diverses représentations des instabilités. cf. Live Chart of Nuclides et les données sources indiquées
• Event-Driven hard disc simulation (dynamique moléculaire) :
  • http://introcs.cs.princeton.edu/java/assignments/collisions.html + ici
  • https://statmechalgcomp.wikispaces.com/Hard_Spheres_MD_MC
• Exploitation de données chimiques de wikidata.org query (> 20000 composés),

  PREFIX wdt: <http://www.wikidata.org/prop/direct/>
    SELECT ?compound WHERE {
      ?compound wdt:P31 wd:Q11173 .
    }

• chaines de Markov sur des séquences peptidiques
• Simulation électrochimique comme dans cet article
• Splitting en RMN du proton, comme cet article
• Catalyse biochimique (Michaelis-Menten) : représentation et calcul des constantes comme dans cet article
• Simulation de l'expansion irréversible d'un gaz mono-atomique, comme dans cet article
• représentation de liaisons, densités de charge, comme dans cet article
• …

Voir aussi la sélection de codes sources ActiveState avec de nombreuses applications scientifiques.

Voir aussi ces librairies.