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分子构象聚类中的K-means密度峰值搜索算法: 2022年; 分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤.作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中.但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能.本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题.在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点.然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点.在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n^(2))降至O(n).通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中.并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.; 王贵艳付婷任虹许佩军许佩军牟晓红李焱李焱; 关键词：DBSCAN

高精度生物大分子多尺度模型的建立及应用研究: ＜正＞生物大分子模拟不论在化学生物学、生物物理化学、药物设计,还是在舍命科学、生物医药和生物能源与技术等领域都有着极其重要的研究价值和科学意义。尽管经过了近半个世纪的发展取得了长足的进步,但是由于生物学实验技术的快速发展...; 李国辉李焱彭向达沈虎峻王洪磊张鼎林

构建任意分辨率粗粒化模型的方法: 本发明属于分子动力学模拟领域，具体涉及一种构建任意分辨率粗粒化模型的方法。具体包括：一种可由用户任意定义分辨率的粗粒化模型；该粗粒化模型由成键粒子和非键粒子构成；该粗粒化模型中各粒子的键联关系方式；该粗粒化模型中各粒子参...; 李国辉钟青庐楚慧郢张鼎林李焱张跃斌; 文献传递

基于多尺度分子动力学模拟的RNA结构预测方法: 本发明涉及基于多尺度分子动力学模拟的RNA结构预测方法，构建用3个粒子表示一个核苷酸的模型。其中包括该粗粒化模型中各粒子的键联关系方式；该粗粒化模型中各粒子参数的拟合方法；该粗粒化模型与全原子模型映射关系的拟合方法。本发...; 李国辉张鼎林李焱

基于TorchMD的粗粒化分子动力模拟研究被引量：1: 2021年; 粗粒化模型通过简化原子性质以及原子间的相互作用实现生物大分子长时间尺度的分子动力学模拟.深度学习通过模拟人类的认知过程实现海量数据的准确分类和回归过程.本论文将这两种技术进行融合,利用基于深度学习的粗粒化分子动力学模拟技术研究分子在不同状态之间的变化过程,并提出基于TorchMD的分子动力学模拟的分析框架.在本工作中,MFDP聚类算法被用于在三维的CV变量空间中进行聚类,并确定分子的若干主要状态,在完成聚类的同时,给出各类中的代表分子构象,并给出类之间的分子构象.这为后续利用String算法分析分子在不同状态间的转换路径打下基础.通过String算法,迭代搜索得到分子在不同状态之间的变化路径以及对应的势能变化曲线.通过与已有文献的结果进行对比,验证了基于TorchMD的粗粒化分子动力学模拟的理论框架可以在相对较短的时间尺度里研究分子的变化过程.; 许佩军牟晓红郭秋含付婷任虹王贵艳李焱李国辉; 关键词：粗粒化

一种基于分块迭代法的高精度原子电荷计算方法: 2017年; 原子电荷是研究生物分子的重要物理化学参数。本文在系统分块法的基础上,通过迭代的量化计算,得到多分子体系在特定环境下的高精度原子电荷,并提出一套完整的多分子体系原子电荷计算方法,Partition Iterative Quantum(PIQ)。本文采用若干种主要的生物体系作为测试体系,验证了所提方法的可行性。并以完全的量子化学计算得到的原子电荷为标准,比较了不同初始电荷设置方式对计算精度和效率的影响。说明了所提方法是可以被应用于不同尺度的分子体系的电荷计算中。; 李焱汤天宝金乐李冬婷李国辉许佩军; 关键词：原子电荷分子力场

生物大分子模拟的理论计算研究新方法: 生物大分子模拟是化学生物学与创新药物发现中非常重要的研究课题。分子力场对于生物大分子模拟理论计算研究起到决定性的作用。现有的可极化分子力场虽然精度很高,但是计算速度非常慢,很难用于复杂体系长时间分子动力学模拟。我们提出了...; 李国辉李焱楚慧郢张明波彭向达张鼎林; 关键词：量子力学计算人工神经网络预测

荧光光谱无用散射的自动去除算法: 2021年; 三维荧光光谱是用于分析荧光数据的重要手段.光谱数据中存在的拉曼、瑞利散射,直接影响分析过程中对目标物质判断的准确程度.于是,去除荧光光谱中的这两种无用散射具有重要的实际意义.现有的方法中,通过人为设定无用散射宽度,主观性强且效率较低,为了解决这一不足,提出一种根据光谱数据自动去除无用散射的判断机制,并在去除无用散射后,实现对空白数据的补全.在数值实验中,分别通过依据理论生成的荧光光谱和实验得到的荧光光谱数据验证了所提算法的有效性.实验结果表明,该算法可以为实现大量含无用散射的光谱数据的批量处理提供可能.; 许佩军周末张明振郭秋含牟晓红李焱; 关键词：拉曼散射瑞利散射荧光光谱

基于深度张量神经网络预测有机分子的相互作用能: 2021年; 分子的相互作用在分子动力学模拟过程中起着关键的作用.受限于计算资源,大分子的长时间尺度的相互作用能无法通过量化计算实现.本文采用一种深度学习框架-深度张量神经网络来预测三个有机分子相关体系中量化精度的相互作用能.其中,分子的几何结构和原子类型作为网络的输入用于预测相互作用能.通过分层生成的数据集合实现了网络中隐层参数的优化和训练.相互作用能的预测结果显示,深度张量神经网络可以在较短的时间内,在1kcal/mol的平均绝对误差的范围内准确预测分子间的相互作用能.这一过程提高了计算效率,并为计算相互作用能提供了可靠的计算框架.; 齐元任虹李红张鼎林崔红强翁俊贲李国辉王贵艳李焱; 关键词：相互作用能有机分子

BP神经网络预测二肽模型多极展开属性计算方法: 本发明涉及基于BP神经网络预测二肽模型多极展开属性计算方法，包括以下步骤：通过量子力学计算软件Gaussian优化不同二肽构象的结构，并计算其物理化学参数及原子间相互距离；选择部分二肽构象的原子的物理化学参数以及原子间相...; 李国辉李焱彭向达张鼎林

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李焱