# Simular el ADN desde los átomos: campos, fuerzas y diseño del simulador (Fase 0b)

> **Qué es este documento**: la respuesta razonada a tu propuesta de simular el ADN como *pura química y fuerzas* — cada átomo, su estado, sus campos, y las formas que emergen — con paredes espaciales "mock", tiempo a pasitos y posible representación por voxels. Analiza si es posible, si ya existe, dónde está el límite físico duro, y termina con la arquitectura y hoja de ruta v2 del simulador. Complementa (no sustituye) a `ADN_del_atomo_al_cromosoma.md`.

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## 1. Tu propuesta, traducida al lenguaje de la física computacional

Lo primero que debes saber: **casi todo lo que has propuesto existe, tiene nombre técnico y es la práctica estándar de un campo entero de la ciencia**. Lo has deducido por lógica física pura, lo cual es una señal excelente de que el proyecto está bien planteado. El mapa de correspondencias:

| Tu idea (tus palabras) | Nombre técnico | Estado |
|---|---|---|
| "Simular cada átomo, su estado en todo momento, y cómo afecta por fuerzas a su entorno" | **Dinámica Molecular (MD)**: integrar F=ma para cada átomo con potenciales interatómicos | Estándar desde los años 70; Premio Nobel de Química 2013 (Karplus, Levitt, Warshel) por los modelos multiescala |
| "Cómo se atraen, por dónde, y por qué se repelen para montar formas" | **Campo de fuerzas** (*force field*): cargas parciales + repulsión de Pauli + dispersión + enlaces como muelles | Estándar (AMBER, CHARMM); las formas 3D *emergen* de las fuerzas, que es justo lo que quieres ver |
| "Una pared mock para que la reacción de fuerzas termine a una distancia y no calcular a infinito" | **Condiciones periódicas de contorno (PBC)**, **radios de corte (cutoffs)**, **disolvente implícito**, **burbuja estocástica** | Estándar; hay tres variantes profesionales (sección 6) |
| "Que el agua a partir de una distancia sea el supuesto y dejemos de calcular" | **Disolvente implícito** (Generalized Born / Poisson-Boltzmann): el agua y la sal lejanas se sustituyen por un medio continuo con ε=80 y apantallamiento de Debye | Estándar; literalmente tu frase convertida en ecuación |
| "No a tiempo real: avanzar el tiempo a pasitos para ver paso a paso" | **Integración numérica por pasos de 1–2 femtosegundos**; la trayectoria se graba y se reproduce con un *scrubber* | Es que la MD **solo** puede funcionar así; nadie simula en tiempo real |
| "Ver de cada átomo el campo que genera y cómo lo afectan otros elementos" | **Mapas de potencial electrostático (ESP)** sobre rejillas 3D; ecuación de **Poisson-Boltzmann** (APBS) para incluir la respuesta del medio | Estándar en investigación; poco explotado didácticamente — **aquí está nuestro hueco** |
| "Voxels afectados para dar más o menos resolución al espacio" | **Rejillas de PME** (electrostática de largo alcance por FFT sobre malla), **multigrid** de APBS, **isosuperficies** (marching cubes) | Estándar; los motores MD ya usan voxels internamente para la electrostática |

**Veredicto en una frase**: no te estás pasando — has redescubierto, razonando desde la física del bachillerato, la caja de herramientas de la simulación biomolecular moderna. Lo que no existe empaquetado es lo que tú quieres *hacer con ella*: un visor navegable, didáctico, con los campos visibles en vivo. Eso lo construimos nosotros.

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## 2. Respuesta directa a tus preguntas

**¿Es posible?** Sí, al nivel que la física permite (ver sección 3 para el único límite duro). Un fragmento de ADN de 12 pares de bases con su agua y su sal explícitas son ~15.000–30.000 átomos: una GPU de gaming lo simula a cientos de nanosegundos por día con [OpenMM](https://openmm.org). Verás formarse puentes de hidrógeno, el apilamiento sosteniendo la hélice, la atmósfera iónica alrededor de los fosfatos, la hélice respirando. Todo emergiendo de fuerzas por pares entre átomos, sin coreografía.

**¿Ya existe?** Los *motores* sí: OpenMM, GROMACS, LAMMPS, AMBER llevan décadas refinándose y no tiene sentido reescribirlos para producción. Existe hasta [LAMMPS compilado a WebAssembly corriendo en el navegador (Atomify)](https://github.com/andeplane/atomify) con visualización Three.js en vivo (~50% de la velocidad nativa), y [NanoVer](https://github.com/IRL2/nanover-server-py), un framework de código abierto para *tocar* simulaciones MD en realidad virtual — tu "nave miniaturizada" con física real ya se ha hecho en laboratorios de investigación. **Lo que no existe** es el producto que tú describes: un entorno pedagógico navegable centrado en *ver los campos* y en el porqué químico, construido por capas desde una molécula de agua hasta la hélice. Nuestro plan: motor propio pequeño para aprender (control total), motores profesionales para el rigor, y nuestro visor común para ambos.

**¿No vale para nada?** Al contrario: es la metodología con la que hoy se descubren fármacos y se estudian las máquinas moleculares. La única "inutilidad" sería pretender competir en precisión con GROMACS — no es el objetivo; el objetivo es *entender viendo*, y de paso tener un banco de pruebas donde tus preguntas ("¿y si quito la sal?") se contestan con experimentos.

**¿Mejor campos que átomos? ¿Voxels?** No es una disyuntiva: son **dos capas del mismo sistema**. Los átomos (partículas puntuales con carga y radio) son el *sustrato de la simulación*; los campos (rejillas voxel de potencial electrostático, densidad, ocupación de agua) son la *capa de análisis y visualización* que se calcula a partir de ellos. Es exactamente como lo hacen los profesionales: partículas para la dinámica, voxels para la electrostática de largo alcance (PME) y para los mapas (APBS). Nuestro simulador tendrá un conmutador: modo átomos / modo campos / ambos superpuestos.

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## 3. El único límite duro: los electrones no son bolitas

Dices "cosas que ocurren a la velocidad de la luz (electrones)". Aquí hay que hacer una corrección importante que define el diseño de todo lo demás:

1. **Velocidad**: un electrón ligado en un átomo ligero se mueve a ~c/137 (≈2.200 km/s en el hidrógeno), no a la velocidad de la luz. Rápido, pero no relativista (salvo en átomos pesados).
2. **Lo grave no es la velocidad, es la cuántica**: un electrón ligado **no es una partícula orbitando** que se pueda simular con posición y velocidad. Es una **onda estacionaria** (orbital) descrita por la ecuación de Schrödinger. En el estado fundamental *no se mueve* en el sentido clásico: su densidad de probabilidad ρ(r) es estática. Preguntar "¿dónde está ahora el electrón?" no tiene respuesta física; "¿qué forma tiene su nube y qué campo genera?" sí la tiene — y esa es la pregunta que tu simulador puede responder y visualizar.
3. **La salvación: aproximación de Born-Oppenheimer**. Los núcleos son ≥1.836 veces más pesados que los electrones, así que la nube electrónica se reajusta "instantáneamente" a cada posición nuclear. Consecuencia: se pueden mover los **núcleos** con la mecánica de Newton sobre una superficie de energía creada por los electrones, sin simular los electrones explícitamente. **Toda la dinámica molecular se apoya en esto.** El paso de tiempo (1–2 fs) lo fija la vibración nuclear más rápida (el enlace X–H vibra con período ~10 fs), no el movimiento electrónico.

De aquí salen los dos niveles honestos de simulación:

- **Nivel cuántico (QM)**: resolver la estructura electrónica (DFT y métodos superiores) para obtener la densidad electrónica y el campo *exactos*… pero solo para ~100–1.000 átomos y sin dinámica larga. Lo usaremos para piezas pequeñas: un par G·C, un escalón de apilamiento. Software libre: Psi4, ORCA (gratuito académico).
- **Nivel clásico (campo de fuerzas)**: los electrones desaparecen como entidades y dejan su *efecto* condensado en parámetros — cargas parciales, radios, muelles. Aquí se puede simular el ADN entero con su agua. Es el nivel operativo del proyecto.

Y el puente entre ambos es precioso: **las cargas parciales del campo de fuerzas se ajustan (método RESP) para reproducir el potencial electrostático cuántico** de la molécula. Es decir: *las cargas de nuestra simulación clásica son una versión comprimida del campo cuántico real*. Cuando pintemos el campo de un fosfato en nuestro visor, estaremos pintando una foto fiel (aunque congelada) de lo que la mecánica cuántica dice que hay ahí.

> Extra moderno: existen ya **potenciales de aprendizaje automático** (redes neuronales entrenadas con millones de cálculos cuánticos: ANI, MACE) que dan precisión casi cuántica a coste casi clásico; [OpenMM 8 los integra](https://arxiv.org/pdf/2310.03121). Opción futura si algún día queremos reacciones.

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## 4. El nivel operativo: la ecuación completa del campo de fuerzas

Esta es **toda la física** de una simulación clásica del ADN. Una sola función de energía potencial; las fuerzas son su gradiente (F = −∇E), y con ellas Newton hace el resto:

```
E_total = Σ enlaces     k_b (r − r₀)²            ← muelles: tus valencias y enlaces covalentes
        + Σ ángulos     k_θ (θ − θ₀)²            ← geometría: los 109,5°/120° de tu orgánica
        + Σ diedros     (V_n/2)[1 + cos(nφ − γ)] ← rotaciones y planaridad (aromaticidad)
        + Σ pares i<j   4ε[(σ/r)¹² − (σ/r)⁶]     ← Lennard-Jones: Pauli + dispersión
        + Σ pares i<j   q_i q_j / (4πε₀ r)       ← Coulomb con cargas parciales
```

Término a término, conectando con lo que ya sabes:

- **Enlaces como muelles** (k_b): el enlace covalente C–N no se rompe a 37 °C (300–600 kJ/mol vs kT≈2,6), así que se modela como oscilador armónico alrededor de su longitud de equilibrio r₀ (la de las tablas de tu formulación: C–C 1,54 Å, C=C 1,34 Å, C–N 1,47 Å…). La química (qué está enlazado con qué, con qué orden de enlace) **es un dato de entrada**, no un resultado: el campo de fuerzas clásico no puede formar ni romper enlaces. Esta es la frontera con el nivel QM.
- **Ángulos y diedros**: fuerzan las geometrías que conoces (tetraédrica, trigonal plana) y mantienen planos los anillos aromáticos de las bases. La torsión del esqueleto azúcar-fosfato (esos diedros llamados α, β, γ, δ, ε, ζ y χ) es donde vive la diferencia entre B-ADN, A-ADN y Z-ADN — los campos de fuerza modernos para ADN (AMBER **bsc1** y **OL15**) son básicamente décadas de refinar estos diedros contra datos cuánticos y experimentales.
- **Lennard-Jones (σ/r)¹²**: la repulsión brutal a corta distancia es el **principio de exclusión de Pauli** disfrazado — dos nubes electrónicas no pueden solaparse. Responde a tu "por qué se repelen": a corto alcance, siempre y violentamente. Esto da a cada átomo su "tamaño" (radio de van der Waals) y evita que la materia colapse.
- **Lennard-Jones −(σ/r)⁶**: la atracción de **dispersión de London**: fluctuaciones correlacionadas de las nubes electrónicas (dipolos instantáneos inducidos mutuamente). Débil por par, pero entre dos anillos aromáticos apilados hay decenas de pares — **es la fuerza dominante del apilamiento** que sostiene la hélice.
- **Coulomb con cargas parciales**: cada átomo lleva una carga fraccionaria fija (el O del fosfato ≈ −0,8e; los H de los grupos amino ≈ +0,4e; etc., ajustadas por RESP al campo cuántico). De aquí salen los puentes de hidrógeno: **no hay un "término de puente de H" en los campos de fuerza modernos** — emergen solos de Coulomb (H⁺ᵟ atraído por O/N⁻ᵟ) más la geometría que impone Lennard-Jones. Que emerjan sin estar programados es exactamente el tipo de cosa que quieres presenciar.

### ¿Y qué dice la cuántica de verdad sobre el apilamiento?

Para que sepas qué hay debajo de ese término −(σ/r)⁶: los cálculos de referencia (CCSD(T), el "patrón oro" cuántico, por los grupos de Hobza y Šponer) descomponen la interacción entre bases apiladas (análisis **SAPT**) en cuatro contribuciones físicas: electrostática + repulsión de intercambio (Pauli) + inducción + **dispersión**, y muestran que la dispersión es la parte dominante del apilamiento, con energías de −40 a −50 kJ/mol por escalón de dímero en fase gas ([Hobza & Šponer, JACS 2002](https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ja026759n); [base de datos de referencia de pares de bases, 2006](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16633685/)). Los pares por puentes de H son más fuertes en fase gas (G·C ≈ −120 kJ/mol, A·T ≈ −65 kJ/mol)… pero en agua el disolvente compite por esos puentes y el balance neto favorece al apilamiento como estabilizador principal — coherente con lo que vimos en el documento anterior.

### El agua, átomo a átomo

En el nivel explícito, cada H₂O es un modelo de 3–4 puntos (TIP3P, el clásico: O con −0,834e, cada H con +0,417e, geometría rígida 104,5°; OPC, el moderno y más preciso). Con solo eso — cargas + LJ — **emergen** la red de puentes de hidrógeno del agua líquida, la capa de hidratación del ADN, la espina del surco menor y el efecto hidrofóbico. Ninguna de esas cosas está programada; todas salen de la ecuación de arriba. La primera demo del sandbox (hoja de ruta, F2) será exactamente esta: una caja de aguas formando su red de puentes ante tus ojos.

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## 5. El motor: Newton a pasos de femtosegundo

El bucle central de cualquier MD (y del nuestro) cabe en una tarjeta:

```
repetir:
    1. calcular fuerzas F_i = −∇E sobre cada átomo      (el 99% del coste)
    2. mover átomos: integrador velocity-Verlet, Δt = 1–2 fs
    3. termostato de Langevin: fricción + empujones aleatorios ≡ baño térmico a 310 K
    4. cada N pasos: guardar foto (frame) de todas las posiciones
```

- **Δt = 1–2 femtosegundos** porque hay que muestrear ~10 veces la vibración más rápida (X–H, período ~10 fs). Con el algoritmo SHAKE (congela las longitudes X–H, que no aportan nada interesante) se llega a 2 fs; con trucos de masas, a 4 fs. Tu intuición de "avanzar el tiempo a pasitos diminutos" es literalmente obligatoria.
- **El termostato de Langevin es física profunda disfrazada de truco**: añade a cada átomo una fricción y unos golpecitos aleatorios calibrados (teorema de fluctuación-disipación) que representan las colisiones con el medio que *no* simulamos. Es parte de tu "pared": el baño térmico infinito, comprimido en dos términos estocásticos.
- **La trayectoria se graba**: la simulación corre offline a su ritmo (minutos u horas), y luego el visor la reproduce con una línea de tiempo: pausa, cámara lenta, salto a cualquier instante, marcha atrás. Justo el flujo "no tiempo real" que pides. Formatos estándar: DCD/XTC (posiciones comprimidas por frame).

**Presupuesto de realidad** (qué veremos según cuánto simulemos):

| Tiempo simulado | Qué ocurre ahí | Coste en tu PC (sistema de ~25.000 átomos) |
|---|---|---|
| femtosegundos | vibraciones de enlaces | instantáneo |
| picosegundos | rotaciones de aguas, reordenación de puentes de H | segundos-minutos |
| nanosegundos | la hélice respira, iones migran, capa de hidratación se recambia | minutos-horas (GPU) |
| microsegundos | apertura local de pares de bases, deshilachado de extremos | días (GPU); frontera práctica |
| milisegundos+ | fusión completa, unión de proteínas, nucleosoma desenrollándose | fuera del todo-átomo → oxDNA / grano grueso |

Referencia de velocidad: benchmarks públicos de OpenMM en GPUs de consumo dan cientos de ns/día para sistemas de ~23.000 átomos ([benchmark en 25 GPUs de gaming](https://blog.salad.com/openmm-gpu-benchmark/), [OpenMM 8](https://arxiv.org/pdf/2310.03121)).

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## 6. La "pared mock": las tres formas profesionales de cortar el infinito

Tu preocupación ("que el cálculo no se extienda a infinito") es *el* problema clásico, y tiene tres soluciones establecidas. Las tres te van a sonar, porque las has esbozado tú:

### Opción A — Caja periódica (PBC): el estándar
Se mete el ADN en una caja de agua con un margen de ~1–1,5 nm y **la caja se repite infinitamente en las 3 direcciones** (como un papel pintado 3D): un átomo que sale por la derecha entra por la izquierda; cada átomo interactúa con la *imagen* más cercana de los demás. No hay superficie, no hay borde artificial, no hay vacío. 

- Las fuerzas de Lennard-Jones se **cortan a ~1 nm** (decaen como r⁻⁶: a esa distancia ya son despreciables). Tu "a partir de una distancia, nada".
- La electrostática **no se puede cortar** (decae como 1/r, demasiado lenta: cortarla crea artefactos graves). Solución: **PME (Particle Mesh Ewald)** — se separa en una parte de corto alcance (directa) y una de largo alcance que se resuelve **sobre una rejilla de voxels con transformadas de Fourier**. Sí: los voxels que propones ya están dentro de todos los motores MD, precisamente para el campo eléctrico.

### Opción B — Gota/burbuja con pared: tu "mock wall" literal
Una esfera de agua explícita alrededor del ADN, con un **potencial de pared** suave en el borde (empuja hacia dentro a quien intente evaporarse) y dinámica de Langevin más intensa cerca del borde para imitar el baño exterior. Menos elegante que PBC (el borde introduce artefactos), pero conceptualmente transparente y perfecta para el sandbox didáctico — *se ve* la frontera del mundo simulado.

### Opción C — Disolvente implícito: el medio como "supuesto"
Se eliminan las aguas y los iones como partículas y se sustituyen por un **medio continuo**: constante dieléctrica ε=80 (el agua apantalla 80× las fuerzas de Coulomb) + término de apantallamiento salino exponencial (Debye-Hückel, alcance ~0,8 nm a sal fisiológica) + término de superficie para el efecto hidrofóbico (modelos **Generalized Born** o **Poisson-Boltzmann**). Es tu frase "que el comportamiento del agua a partir de una distancia sea el supuesto" convertida en ecuación. Gana: 10–100× más rápido, sistemas mucho menores. Pierde: no hay espina de hidratación, ni puentes de H del agua visibles, ni iones individuales. 

**Nuestro plan**: sandbox con Opción B (didáctica, frontera visible) y opcionalmente C; simulaciones de rigor con Opción A vía OpenMM. El sistema concreto de referencia: dodecámero 1BNA (24 nucleótidos ≈ 760 átomos) + 22 Na⁺ neutralizantes + NaCl 150 mM + ~5.000–9.000 aguas ≈ **15.000–30.000 átomos** según margen. Totalmente al alcance.

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## 7. Ver los campos: del átomo puntual al voxel

Tu petición estrella — "ver de cada átomo el campo que genera y cómo se ve afectado por otros" — se implementa en tres niveles crecientes:

1. **ESP directo (lo haremos nosotros, en vivo)**: el potencial electrostático V(r) = Σ q_i/(4πε₀·|r−r_i|) evaluado sobre una **rejilla de voxels** alrededor de la molécula. Es un cálculo trivial de paralelizar (un shader de GPU lo hace en tiempo real para miles de átomos). Visualizaciones: superficie molecular coloreada (rojo=negativo, azul=positivo — el estándar del campo), **isosuperficies** a ±kT/e (marching cubes: mallas 3D de "aquí el campo vale tanto"), planos de corte estilo TAC, y líneas de campo (tu electromagnetismo de bachillerato, aplicado tal cual). Al acercar dos moléculas verás sus campos sumarse e interferir en vivo.
2. **Poisson-Boltzmann con APBS (el campo *vestido* por el medio)**: [APBS](https://www.poissonboltzmann.org/) resuelve sobre una rejilla multigrid la ecuación de Poisson-Boltzmann: el campo de la molécula **incluyendo la respuesta del agua (dieléctrico) y de la sal (apantallamiento)**. Es exactamente tu "cómo se ve ese campo afectado por otros elementos/el medio". Flujo estándar: PDB → [PDB2PQR](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3062090/) (asigna cargas y radios; formato PQR) → APBS → rejilla de potencial en formato DX → nuestro visor la lee y la pinta. Comparar el campo "desnudo" (nivel 1) con el "vestido" (nivel 2) alrededor de los fosfatos será una de las imágenes más instructivas del proyecto.
3. **Densidad electrónica cuántica (para piezas pequeñas)**: con Psi4 (software cuántico libre) calcular un par G·C real: isosuperficies de densidad electrónica ρ(r) donde se *ve* el enlace covalente como densidad compartida y el puente de hidrógeno como un puentecillo tenue entre moléculas. La verdad cuántica, para calibrar la intuición; y de su ESP salieron las cargas del nivel clásico (RESP), cerrando el círculo.

Sobre la **resolución adaptativa** que sugieres (más voxels donde importa): existe — APBS usa mallado multigrid con "focusing" (rejilla gruesa global + fina alrededor del soluto). En nuestro visor lo haremos simple: rejilla fina en un radio alrededor de la cámara/selección, gruesa fuera.

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## 8. Lo que ya existe, para apoyarnos (no reinventar)

| Herramienta | Qué es | Papel en nuestro proyecto |
|---|---|---|
| [OpenMM](https://openmm.org) | Motor MD en Python, GPU, el más programable | Motor de "rigor" (F5+); [guía de usuario](https://docs.openmm.org/7.6.0/userguide/application/02_running_sims.html) |
| [Atomify](https://andeplane.github.io/atomify/) | LAMMPS completo compilado a WebAssembly, MD en vivo en el navegador con Three.js | Prueba de concepto de que "MD en navegador" funciona; inspiración directa del sandbox |
| [NanoVer](https://github.com/IRL2/nanover-server-py) (ex-Narupa) | MD interactiva multiusuario en VR/XR, open source | El precedente académico del "modo nave"; hasta se pueden *agarrar* átomos |
| [APBS + PDB2PQR](https://www.poissonboltzmann.org/) | Solver Poisson-Boltzmann + preparador de cargas | La capa de campos "vestidos" (F6) |
| [VMD](https://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/) / [ChimeraX](https://www.cgl.ucsf.edu/chimerax/) | Visores profesionales de trayectorias y mapas | Control de calidad: verificar que nuestro visor pinta lo mismo ([tutorial APBS en VMD](https://dasher.wustl.edu/chem478/labs/lab-08/tutorial-vmd.pdf)) |
| Campos polarizables (AMOEBA, Drude) | Cargas que se *repolarizan* según el entorno | Opción avanzada: con cargas fijas, el campo de un átomo no se deforma por sus vecinos (solo se suma); AMOEBA sí se deforma. OpenMM lo soporta |
| Potenciales ML (ANI, MACE) | Redes neuronales con precisión cuántica | Futuro lejano: reacciones químicas sin QM completo |
| oxDNA | Grano grueso específico de ADN | Escalas largas (fusión completa, orígami) cuando el todo-átomo no llegue |

**Nuestro hueco real**: nadie ofrece un entorno web navegable que (a) construya el ADN por capas desde una molécula de agua, (b) muestre los campos como ciudadanos de primera clase junto a los átomos, (c) permita el zoom continuo átomo→hélice→(futuro) nucleosoma, y (d) esté pensado para *entender*, no para publicar papers. Ese es el producto.

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## 9. Arquitectura del simulador (dos vías, un visor)

```
                      ┌──────────────────────────────────────────┐
  DATOS REALES        │  VÍA A: SANDBOX DIDÁCTICO (navegador)    │
  PDB (1BNA, 1AOI)    │  · Motor MD propio en JS/WebGPU          │
  secuencias NCBI     │  · ≤ ~2.000 átomos, todo inspeccionable  │
       │              │  · Campo de fuerzas simplificado          │
       ▼              │  · Pared: burbuja (Opción B) o implícito  │
  PDB2PQR             └──────────────┬───────────────────────────┘
  (cargas+radios,                    │
   formato PQR)       ┌──────────────┴───────────────────────────┐
       │              │  VÍA B: RIGOR (offline, Python)          │
       ▼              │  · OpenMM + AMBER bsc1/OL15 + agua OPC    │
  APBS (opcional)     │  · PBC + PME (Opción A), GPU              │
  rejillas DX         │  · exporta trayectorias DCD/XTC           │
  de potencial        └──────────────┬───────────────────────────┘
       │                             │
       ▼                             ▼
  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │            VISOR COMÚN (Three.js / WebGPU)                  │
  │  · átomos instanciados (esferas/varillas/cintas)            │
  │  · línea de tiempo: pausa, velocidad, salto, marcha atrás   │
  │  · capa de campos: rejilla ESP propia + mapas DX de APBS    │
  │  ·   isosuperficies (marching cubes), cortes, líneas campo  │
  │  · medidor: distancias, ángulos, energías por término       │
  │  · modo nave: cámara libre en primera persona               │
  └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

Decisiones ya tomadas (discutibles cuando quieras):
- **El sandbox es nuestro y pequeño a propósito**: escribir un velocity-Verlet con LJ + Coulomb + muelles es ~300 líneas y lo entenderás entero — ahí está el valor didáctico. La ciencia de verdad (parámetros bsc1, PME, SHAKE) se la dejamos a OpenMM.
- **Formatos estándar en todas las junturas** (PDB, PQR, DX, XTC): cualquier pieza nuestra se puede verificar contra VMD/ChimeraX.
- **JavaScript primero, WebGPU cuando haga falta**: para 500 átomos, JS puro llega de sobra a interactivo; el salto a compute shaders solo si el sandbox crece.

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## 10. Hoja de ruta v2 (sustituye a la sección 11 del documento anterior)

| Fase | Entregable | Qué aprenderás viéndolo |
|---|---|---|
| **F1 — Visor base** | `visor.html`: Three.js/3Dmol.js cargando 1BNA real | El objetivo visual; parseo de PDB |
| **F2 — Primer milagro** | Sandbox v0: caja con 50–200 H₂O, motor propio (Verlet+LJ+Coulomb+Langevin), pared de burbuja visible | La red de puentes de hidrógeno del agua **emerge** de cargas+Pauli, sin programarla |
| **F3 — El par de bases** | A y T sueltas en la caja: se buscan, se orientan y acoplan; medidor de energía por términos | Por dónde se atraen (mapa de cargas parciales) y por qué ahí |
| **F4 — Los campos** | Capa ESP: rejilla voxel + isosuperficies ±kT/e + cortes + líneas de campo, en vivo sobre el sandbox | El "campo de cada átomo" y su suma/interferencia al acercarse moléculas |
| **F5 — Rigor** | OpenMM: dodecámero 1BNA + agua explícita + 150 mM NaCl, 100+ ns; reproducción con scrubber en nuestro visor; RMSD contra el cristal | La hélice sostenida por la física de verdad; la espina de hidratación; los iones condensados en los surcos |
| **F6 — El medio manda** | APBS sobre instantáneas de F5: campo con/sin sal, con/sin agua | El apantallamiento de Debye visto; por qué el medio decide la estructura |
| **F7 — Experimentos** | Subir T hasta fundir; bajar sal; comparar %GC; extremos deshilachándose | "Qué encaja y qué no": predicciones contrastables con datos reales de Tm |
| **F7a — Presión** | `soluciones.html?exp=presion`: manómetro en la pared de la burbuja + teclas para encoger/agrandarla | De dónde sale la presión (P21); el agua no cede; vapor al expandir; densidad emergente |
| **F7b — La sal** | `?exp=sal`: cristalito de NaCl en la gota, teclas ± sal, K⁺/Mg²⁺/soluto neutro, hidratación y calor de disolución | Esquinas que caen, capas de hidratación, el empate energético que gana la entropía |
| **F7c — Ósmosis** | `?exp=osmosis`: pared virtual que solo frena iones (Luo–Roux) + pistón; ósmosis inversa | π medida contra van 't Hoff; la misma π con soluto neutro (coligativa); desalación al apretar |
| **F7d — Campo eléctrico** | `?exp=campo`: E ajustable, modo condensador (doble capa) y modo circuito (corriente) | Electroforesis, movilidad Na⁺ vs K⁺ vs Cl⁻, conductividad ∝ sal; el potencial aplanándose (capa F4) |
| **F7e — Debye visto** | `?exp=debye`: carga fija rodeada de iones; perfil radial contra e^(−r/λ_D); análisis de la atmósfera iónica en la F5 grabada | F6 sin suponer nada: el apantallamiento emergiendo de iones que chocan; condensación de Manning en el ADN |
| **F7-rigor** | `f7_simular.py --exp sal\|osmosis\|campo` (OpenMM) + `trayectoria.html` con aguas visibles | Solubilidad, π(c), Λ(c) de Kohlrausch con miles de átomos |
| **F8 — La nave** | Cámara primera persona, zoom continuo, recorridos guiados; oxDNA para procesos largos (opcional) | El objetivo final |
| **F9 — En directo** | **F9a–F9e ✓**: `f9_servidor.py` (OpenMM en la GPU sirviendo fotogramas por HTTP) + `directo.html`, con `--exp electrolito` (campo conmutable, conductividad medida contra las tablas), `--exp poro` (membrana con un agujero y voltaje: cruces de uno en uno, filtro de selectividad) y `--exp bomba` (dos compuertas y un sitio alternante: el gradiente sube). Más `bomba.html` (las estructuras medidas 3WGU y 2ZXE, con la jaula de oxígenos de cada sitio) y `musculo.html` (el músculo a su escala, sin servidor) | La física completa mientras miras; la diferencia entre un canal y una bomba, vista; y la escalera honesta de escalas entre un ion, una bomba y un músculo |
| **F10 — Romper un enlace ✓** | `enlace.html`: pinza que tira de un enlace hasta partirlo, con muelle, Morse y **el cálculo cuántico exacto del H₂⁺** (LCAO en forma cerrada, sin parámetros ajustados) sobre la misma curva, más la nube electrónica y el orbital antienlazante | La única frontera que ningún muelle cruza: romper un enlace exige electrones. Y se ve qué *es* un enlace: densidad electrónica entre los núcleos. Fuerza de ruptura medida contra la teórica y contra el AFM |
| **F11 — El átomo por dentro (F11a ✓, F11b–h en plan)** | `onda.html` ✓ (la cuantización emerge por tiro; catálogo con nodos y fórmula; paquetes, incertidumbre, renacimiento y túnel; referencia qmsolve), `hidrogeno.html` (niveles, orbitales, nodos, a₀), `luz.html` (espectro, dipolo oscilante, vidas medias), `espin.html` (Stern–Gerlach, Larmor, Rabi, resonancia magnética; QuTiP), `pauli.html` (indistinguibilidad, agujero de intercambio, el muro de Pauli calculado con He–He; pyqint), `tabla.html` (Hartree–Fock Z = 1…18: capas, ionización, Na y Cl), `nucleo.html` (gota líquida, α como túnel, Monte Carlo, carbono-14), `proton.html` (ficha, Grotthuss, 21 cm) | Se declara Schrödinger + Coulomb, el espín (Dirac) y el signo de Pauli (espín-estadística); emerge todo lo demás. Librerías verificadas el 05/09/2026: QuTiP, qmsolve, SymPy, pyqint. Plan en `plan_F11_atomo.md` |

> **F7a–F7e y F7-rigor** están detalladas (física nueva del motor, parámetros de iones, teclas, número de validación de cada experimento, versión de cocina y su seguridad, orden y estimación) en **`plan_F7_soluciones.md`** (02/09/2026). **F9** (la «tercera vía», OpenMM en directo, con el análisis de la bomba sodio-potasio y del músculo) está en **`plan_F9_directo.md`** (02/09/2026). **F10** (romper un enlace de verdad: muelle, Morse y potencial con electrones) está en **`plan_F10_enlace.md`** (02/09/2026).

Cada fase es pequeña, se apoya en la anterior y produce algo que se ve. F2–F4 son 100% nuestras (sandbox); F5–F6 usan herramientas profesionales; el visor crece durante todas.

> **Estado real (02/09/2026)** — F1 visor ✓ · F2 agua ✓ (la red de puentes emergió: 145 a 300 K, ciclo térmico correcto) · F3 par A·T ✓ (captura a t=163 ps con 2 puentes y E=−55 kJ/mol; en agua, la solvatación gana) · F4 campos ✓ (isosuperficies + corte por voxels) · F5 rigor ✓ (OpenMM en la GTX 1650 a 125,6 ns/día, RMSD ~1,6 Å vs cristal; interrumpible con `--resume`; cámara de femtosegundos) · F6 medio ✓ (modo Debye en vivo: ε=80 + sal ajustable). Extras no previstos: portal `index.html`, cuaderno de preguntas (31 entradas, también en web), panel de lanzamiento, reproductor multi-trayectoria. La producción de 100 ns terminó el 03/09 de madrugada (2.000 fotogramas, RMSD final 2,67 Å). **F7a–F7e ✓ (02/09/2026 noche)**: `soluciones.html` con presión, sal, ósmosis, campo eléctrico y Debye en vivo (medidas en P30; la vía de rigor `f7_simular.py` queda pendiente). **F9a ✓ (03/09/2026)**: `f9_servidor.py` + `directo.html`, la vía en directo — electrolito excitable a 4–6 ps/s, conductividad 10,1 S/m contra 8,5 experimentales (medidas en P31). Pendientes: **F7** (fusión térmica vs Tm reales), **F8** (la nave), **F9b–F9e** (poro con voltaje, bomba de juguete, la bomba Na⁺/K⁺ real, el músculo; `plan_F9_directo.md`) y **F10** (la curva de Morse en vivo; `plan_F10_enlace.md`; `.bat` y tarjeta preparados).

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## 11. Expectativas honestas, versión atómica

Lo que **sí** emergerá de las fuerzas sin programarlo: puentes de hidrógeno, apilamiento, estabilidad de la hélice, capa de hidratación, atmósfera iónica, respiración térmica, desnaturalización por temperatura o falta de sal, efecto del %GC.

Lo que **no** puede salir de este nivel, y por qué:
- **Electrones individuales moviéndose**: no existen como trayectorias (cuántica). Se ven sus efectos (cargas, campos, densidades), no "ellos".
- **Reacciones químicas** (formar/romper enlaces covalentes; la polimerasa catalizando): el campo de fuerzas clásico tiene la topología de enlaces fija. Frontera abierta con QM/MM o potenciales ML, muy lejos en la hoja de ruta.
- **Repolarización del campo**: con cargas fijas, los campos se suman pero no se deforman mutuamente (para eso, AMOEBA — coste 10×).
- **Procesos de milisegundos o más** al todo-átomo (fusión completa de hebras largas, nucleosoma desenrollándose): brecha temporal; se saltará a oxDNA/grano grueso para eso.
- Y recuerda: el propio campo de fuerzas es una aproximación ajustada. Cuando algo "no encaje" con el experimento, la primera sospechosa es la aproximación, no la naturaleza — esa disciplina es hacer ciencia computacional de verdad.

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## 12. Bibliografía nueva (comentada)

### El campo del que hablamos
- [Premio Nobel de Química 2013 — modelos multiescala (Karplus, Levitt, Warshel)](https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2013/summary/) — el reconocimiento de que QM+clásico es la forma correcta de simular la química de la vida.
- **Frenkel & Smit, *Understanding Molecular Simulation*** — la biblia técnica de la MD (inglés, nivel máster; para consultar, no para leer entera).
- **A. Leach, *Molecular Modelling: Principles and Applications*** — más accesible, cubre campos de fuerza y QM.

### En español
- [¿Qué sabe Ud. acerca de… Dinámica Molecular? (SciELO México)](https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-01952014000100010) — introducción breve en español.
- [Revisión bibliográfica sobre dinámica molecular (TFG, Univ. de Granada, PDF)](https://digibug.ugr.es/bitstream/handle/10481/108685/TFG_JoaquinArcilaPerez.pdf?sequence=1&isAllowed=y) — panorama en español con las ecuaciones.
- [Taller: aplicaciones de MD y desarrollo de campos de fuerza (Univ. de Guanajuato, PDF)](https://www.dci.ugto.mx/~molsim/images/Taller_DM_CamposFuerza.pdf)

### Motores y herramientas
- [OpenMM — guía de usuario](https://docs.openmm.org/7.6.0/userguide/application/02_running_sims.html) · [OpenMM 8 (paper, 2023)](https://arxiv.org/pdf/2310.03121) · [benchmark en GPUs de consumo](https://blog.salad.com/openmm-gpu-benchmark/)
- [Atomify — LAMMPS en el navegador](https://andeplane.github.io/atomify/) · [código](https://github.com/andeplane/atomify)
- [NanoVer — MD interactiva en XR](https://github.com/IRL2/nanover-server-py) · [artículo fundacional de la MD interactiva en VR (J. Chem. Phys.)](https://pubs.aip.org/aip/jcp/article/150/22/220901/197661/Interactive-molecular-dynamics-in-virtual-reality)
- [APBS/PDB2PQR — electrostática de biomoléculas](https://www.poissonboltzmann.org/) · [artículo de los servidores web](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3062090/) · [tutorial de electrostática APBS en VMD (PDF)](https://dasher.wustl.edu/chem478/labs/lab-08/tutorial-vmd.pdf)

### La cuántica del apilamiento (para cuando quieras bajar del todo)
- [Hobza & Šponer, *Toward True DNA Base-Stacking Energies* (JACS 2002)](https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/ja026759n) — el cálculo de referencia del apilamiento.
- [Base de datos benchmark de energías de interacción de pares de bases (2006)](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16633685/) — más de 100 pares calculados al límite cuántico.

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*Documento Fase 0b, 31/08/2026. Par de `ADN_del_atomo_al_cromosoma.md` (Fase 0). Siguiente paso: F1 (`visor.html`) o directamente F2 (sandbox de agua) si prefieres empezar por la física.*