计算化学中的机器学习

机器学习带来的技术革命波及甚广,计算化学也从中受益.正确地将机器学习引入计算化学,有望突破现有方法在计算精度和计算效率上的瓶颈.本文针对计算化学中的机器学习方法及其应用,从势能面计算、分子动力学模拟和材料基因组工程中的分子设计三个方面进行了概述.     

环糊精的理论计算

环糊精对超分子化学的发展具有重要意义,其特殊的物理和化学性质已经在实验和理论研究中受到广泛关注。本文对近10年来环糊精的理论计算发展情况进行了综述。重点概述了分子动力学模拟结合自由能计算方法在环糊精识别和自组装行为中的应用,最后展望了环糊精未来的理论计算发展方向。     

葡萄糖苷酶抑制剂作用机理的分子动力学模拟和自由能计算

含有锍离子的葡萄糖苷酶抑制剂如kotalanol (SK)和它除去磺酸基团后的衍生物(DSK), 是潜在的毒副作用较小的治疗II 型糖尿病的候选药物. α-葡萄糖苷酶抑制活性实验显示, DSK活性比SK略高, 而将二者环上的S原子替换成NH后(分别称为DSN和SN), DSN的活性要比SN高1500倍左右. 本文用分子动力学模拟, 结合自由能计算和自由能分解的方法对上述四个抑制剂的作用机理进行了研究. 研究结果表明活性的巨大差异是由NH基团取代效应和磺酸基团立体效应共同作用的结果, 由于N―C键长比S―C键长短, NH基团取代导致烷基链的翻转, 同时, 磺酸基团限制了链的翻转, 因此改变了抑制剂的结合模式. 计算结果与实验基本一致.本文的研究结果有助于进一步理解含锍离子的葡萄糖苷酶抑制剂的结合机理, 并为设计更有潜力的葡萄糖苷酶抑制剂提供了有价值的信息.     

基于分子对接和自由能计算的高活性苯并噻唑类ROCK抑制剂的设计、合成和生物学评价

以3个已报道的苯并噻唑类Rho关联含卷曲螺旋蛋白激酶(ROCK)抑制剂(化合物1~3)为研究对象,经分子动力学模拟获得其在ROCK2蛋白结合口袋中的稳定结合构象,通过分子对接结果从氨基酸角度初步揭示了此类抑制剂的结构-活性关系(SAR);然后,对这3个抑制剂进行MM/GBSA结合自由能(ΔG_(bind))研究,结合自由能计算可知ΔG_(bind)与化合物活性之间具有良好的相关性,且范德华作用能(ΔG_(VDW))对ΔG_(bind)的贡献最大.通过自由能分解获得了对于高活性抑制剂具有重要影响的关键残基.最后,根据分子对接和自由能研究结果设计并合成了3类新型苯并噻唑类似物(D1~D10).生物学评价结果表明,这10个化合物分别具有11~288 nmol/L(ROCK1)和2~105 nmol/L(ROCK2)的抑制活性.其中,化合物D3~D5在人肝微粒体代谢研究中展现出比已报道化合物更高的代谢稳定性.本研究不仅为高活性ROCK抑制剂的设计提供了理论指导,也为ROCK的应用研究提供了一系列结构新颖的高活性抑制剂.     

新型二氟甲基磷酸类酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B抑制剂的分子动力学模拟和结合自由能计算（英文）

通过分子对接建立了一系列含二氟甲基磷酸基团（DFMP）或二氟甲基硫酸基团（DFMS）的抑制剂与酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B（PTP1B）的相互作用模式,并通过1ns的分子动力学模拟和molecular mechanics/generalized Born surface area（MM/GBSA）方法计算了其结合自由能.计算获得的结合自由能排序和抑制剂与靶酶间结合能力排序一致;通过基于主方程的自由能计算方法,获得了抑制剂与靶酶残基间相互作用的信息,这些信息显示DFMP/DFMS基团的负电荷中心与PTP1B的221位精氨酸正电荷中心之间的静电相互作用强弱决定了此类抑制剂的活性,进一步的分析还显示位于DFMP/DFMS基团中的氟原子或其他具有适当原子半径的氢键供体原子会增进此类抑制剂与PTP1B活性位点的结合能力.     

新型二氟甲基磷酸类酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B抑制剂的分子动力学模拟和结合自由能计算

通过分子对接建立了一系列含二氟甲基磷酸基团(DFMP)或二氟甲基硫酸基团(DFMS)的抑制剂与酪氨酸蛋白磷酸酯酶1B(PTP1B)的相互作用模式, 并通过1 ns的分子动力学模拟和molecular mechanics/generalized Born surface area (MM/GBSA)方法计算了其结合自由能. 计算获得的结合自由能排序和抑制剂与靶酶间结合能力排序一致; 通过基于主方程的自由能计算方法, 获得了抑制剂与靶酶残基间相互作用的信息, 这些信息显示DFMP/DFMS基团的负电荷中心与PTP1B的221位精氨酸正电荷中心之间的静电相互作用强弱决定了此类抑制剂的活性, 进一步的分析还显示位于DFMP/DFMS基团中的氟原子或其他具有适当原子半径的氢键供体原子会增进此类抑制剂与PTP1B活性位点的结合能力.     

计算高聚物增塑体系混合自由能新方法

高聚物增塑体系混合自由能与浓度关系 ΔGm=f(ω1) ,不仅反映了增塑体系热力学稳定性好坏 ,而且可以预测溶液各组分间的作用能力 [1,2 ] .通过实验可直接得到增塑体系混合自由能的相关数据 ,其中包括偏蒸气压值测量法、渗透压法、反相气相色谱法及小角 X射线散射法等[3～ 8] .这些方法可以测量增塑体系挥发性组分的偏摩尔化学位值 ,利用下面公式计算Δμ1/RT =ln(p1/p1,S)式中 p1,p1,S是某温度下增塑体系增塑剂的偏蒸气压值和纯增塑剂的饱和蒸气压 .1　现有的高聚物混合体系自由能 ηGm计算方法对于低分子溶液体系各组分的偏摩尔化学位Δ…     

氧化还原滴定计算新思路

提出一种计算氧化还原滴定的新思路.该思路根据电子守恒原则,提出了电子条件式的概念和书写方法.利用该法可一步写出氧化还原滴定计量关系式,且所得计算式容易从化学的角度来理解.     

谷氨酰胺结合蛋白的分子动力学模拟和自由能计算

谷氨酰胺结合蛋白(Glutamine-binding protein, GlnBp)是大肠杆菌透性酶系统中一个细胞外液底物专一性结合蛋白, 对于细胞外液中谷氨酰胺(Gln)的运输和传递至关重要. 本文运用分子动力学(Molecular dynamics, MD)模拟采样, 考察了GlnBp关键残基与底物Gln之间的相互作用和GlnBp两条铰链的功能差别; 并采用MM-PBSA方法计算了GlnBp与底物Gln的结合自由能. 结果表明: Ph13, Phe50, Thr118和Ile69与底物Gln的范德华相互作用和Arg75, Thr70, Asp157, Gly68, Lys115, Ala67, His156与底物Gln的静电相互作用是结合Gln的主要推动力; 复合物的铰链区85～89柔性大, 对构象开合提供了结构基础; 而铰链区181～185柔性小, 其作用更多是在功能上把底物Gln限制在口袋中; 自由能预测值与实验值吻合. 本研究很好地解释了GlnBp结构与功能的关系, 为进一步了解GlnBp的开合及转运Gln的机制提供了重要的结构信息.     

机器学习结合密度泛函理论计算在材料科学中的研究进展

近年来,材料科学研究中密度泛函理论(DFT)计算与机器学习相结合的方法呈现爆炸式增长的趋势。本文综述了DFT及其高通量方法产生的大量计算数据与机器学习相结合的原理和意义,从DFT计算的基本原理出发,重点介绍了机器学习方法的流程、常用的算法及其在催化材料预测热门研究方向中的应用,最后剖析了这个新兴领域目前存在的研究问题、挑战以及未来的发展前景。     

环糊精二聚体的分子动力学模拟与自由能计算

采用分子动力学方法模拟了天然α,β,γ-环糊精（cyclodextrin,CD）二聚体以及6-O-（4-hydroxybenzoyl）-β-CD（HB-β-CD）二聚体在真空和水溶液环境下的结构和相互作用．利用自由能微扰方法计算了三种取向二聚体的结合自由能,以判断其稳定性差异．结果表明,在真空中由于分子间氢键作用,3种天然CD均以大口端．大口端为优势稳定取向,在溶液中三种天然CD二聚体平衡后的结构受到水的影响发生了很大的变化,且稳定性降低,而两个HB—β-CD形成的相互包结的二聚体的结构变化不大．自由能计算的结果表明,无论在真空还是溶液中,由于包结作用HB-β-CD二聚体的小口端-小口端为明显的优势取向,且稳定性要远远大于天然β-CD二聚体．     

环糊精包结谷胱甘肽的机理

使用分子动力学模拟结合自由能计算的方法在原子水平上研究了谷胱甘肽与α-,β-和γ-环糊精的包结模式,计算了谷胱甘肽与3种环糊精之间6种可能包结过程的自由能变化.结果表明,谷胱甘肽的谷氨酸残基从α-环糊精大口端进入空腔最终形成的包结复合物最稳定;在该复合物中,谷氨酸残基的亚甲基链部分被完全包结在疏水空腔中,其氨基与羧基位于与α-环糊精的小口端,并与环糊精的伯羟基形成了氢键,同时半胱氨酸中的巯基位于环糊精的大口端,得到了有效的保护.因此,疏水相互作用和氢键相互作用构成了包结的主要驱动力.β-环糊精的优势包结模式与α-环糊精类似,但形成复合物的稳定性次之,而γ-环糊精由于空腔较大,优势的包结模式是谷氨酸残基从γ-环糊精小口端进入空腔,但所形成的复合物结构的稳定性最弱.     

重要性采样方法与自由能计算

分子动力学模拟与自由能计算已经在化学、生物学与材料学等领域得到广泛的应用。然而,由于在传统分子动力学模拟的时间尺度内,体系很难跨越较高的自由能能垒,在相空间内的采样大大受限,采样困难使自由能计算难以收敛。增强采样是解决这一问题的有效途径,重要性采样方法就是其中一类。本文综述了四种广泛应用的重要性采样方法--伞状采样方法、metadynamics方法、自适应偏置力方法和温度加速分子动力学方法的原理和进展,其中重点概述了自适应偏置力方法的最新发展--扩展自适应偏置力方法和扩展广义自适应偏置力方法,并对这四种重要性采样方法的优缺点进行了比较。最后,讨论和展望了重要性采样与自由能计算方法面临的挑战和前景,并提出了对自适应偏置力方法可能的改进,如与加速分子动力学（aMD）或弦方法结合以提高在高维度空间中的采样效率。     

基于机器学习和第一性原理计算构建双电子转移通道加速CO2光还原(英文)

光催化还原CO₂技术可以将CO₂转化为高附加值化学品,在解决日益严重的环境污染和能源危机方面具有巨大潜力.然而,CO₂分子较高的C=O键键能(750 kJ mol^-1)为其活化和还原带来了挑战.因此,构建具有新型电子转移路径的光催化剂具有重要意义.与传统的单电子传输通道相比,层状材料的多电子传输通道在改善载流子传输能力方面具有明显的优势.然而,设计具有合适参数的多电子通道光催化剂模型仍是重要挑战.本文首先采用理论计算预测了具有双电子转移通道、参数匹配的三元异质结BiOBr-Bi-g-C₃N₄;然后,通过机器学习探讨了各种实验参数对双电子传输通道的光催化活性影响的线性规律,优化了实验参数,制备了光催化活性较高的BiOBr-Bi-g-C₃N₄催化剂;最后,结合第一性原理计算和实验表征结果揭示了其光催化机理.理论计算结果表明,BiOBr-Bi-g-C₃N₄异质结具有最佳的吉布...     

FKBP12蛋白与其抑制剂结合的分子动力学模拟和结合自由能计算

FKBP12 (FK506-binding protein-12)是一种具有神经保护和促神经再生作用的蛋白. 采用分子动力学模拟取样, 运用MM-GBSA方法计算了FKBP12和3个抑制剂(GPI-1046, 308和107)的绝对结合自由能, GPI-1046的结合能最小, 308小于107的结合能. 通过能量分解的方法考察了FKBP12蛋白的主要残基与抑制剂之间的相互作用和识别, 计算结果表明: 3个抑制剂具有相似的结合模式, Ile56和Tyr82主要表现为氢键作用, Tyr26, Phe46, Val55, Ile56, Trp59, Tyr82, Tyr87和Phe99形成疏水作用区. 计算结果和实验结果吻合.     

CDK2-抑制剂结合自由能计算

细胞周期蛋白依赖性激酶Ⅱ(cyclin-dependent kinase 2,CDK2)是一种重要的治疗癌症的靶标.本文中采用分子动力学取样,运用MM-PBSA/GBSA两种方法计算了CDK2-NU6102复合物的绝对结合自由能.通过能量分解的方法考察了CDK2大分子主要残基与配体NU6102之间的相互作用和识别.     

烷基芳基磺酸盐的分子动力学模拟与自由能微扰计算

为研究不同结构的表面活性剂分子在溶液中胶束化能力的差异, 采用分子动力学方法模拟三种烷基芳基磺酸盐在真空和水溶液环境下的结构与相互作用. 利用自由能微扰(FEP)方法计算了水合自由能, 发现与用传统热力学表面张力法测定自制的烷基芳基磺酸盐结果一致. 研究表明: 烷基芳基磺酸盐在水溶液中的胶束化过程是自发进行的, 随着分子结构中芳环向长烷基链中间位置移动, 胶束化能力和胶束稳定性均下降; 疏水基周围水分子的“冰山结构”会影响胶束的稳定性, 而水分子中氢键的生存周期是反映冰山结构变化的重要指标; 同时, 亲水基与水分子间形成氢键的数目会增强或减弱分子脱离胶束体的趋势, 从而影响胶束结构的稳定性.     

激酶ABL与肉豆蔻酰位点小分子作用机理的分子动力学模拟及自由能计算

采用分子动力学方法研究激酶ABL 与ATP 位点小分子imatinib、P16 及变构位点小分子STJ、MS7、MS9、3YY、MYR等的结合, 并用GBSA (generalized Born surface area)方法将结合自由能分解到各残基. 自由能计算结果表明, 小分子STJ、MS7、MS9 有利于imatinib 与ABL 结合; 小分子STJ、MS7、MS9 与激酶ABL的结合自由能接近, 绝对值均大于ABL 与3YY、MYR 的结合自由能. 能量分解表明, ABL 残基ILE502、VAL506、LEU510与STJ和MYR的相互作用是αI 螺旋处于弯曲状态的重要原因. 模拟过程中ABL肉豆蔻酰口袋残基均方根偏差(RMSD)变化值表明, STJ等小分子抑制剂与ABL结合后降低了肉豆蔻酰口袋残基的柔性.     

多巴胺在POPC磷脂双层膜中扩散和透过过程的分子动力学模拟

多巴胺作为脑组织内一种重要的神经递质在细胞膜内外需要做合适的迁移,发挥其功能.多巴胺在细胞膜中扩散和透过过程的分子动力学涉及到多巴胺分子保护通道的畅通,与精神分裂症等病症有关.本文采用1-棕榈酰-2-油酰-卵磷脂(POPC)双层膜模拟细胞膜,通过分子动力学模拟获得多巴胺分子在细胞膜中和透过细胞膜运动自由能变化,探讨多巴胺在细胞膜中扩散和透过过程的分子动力学.多巴胺分子在POPC磷脂双层膜中间层做扩散运动的自由能变化为10-54 kJ mol-1(310 K),显示多巴胺分子在细胞膜中间层很容易横向和纵向扩散,保持多巴胺保护通道的畅通.多巴胺分子不容易透过POPC磷脂双层膜,因为透过过程自由能能垒为117-125 kJ mol-1(310 K).因此,人脑组织神经细胞里生产的多巴胺分子可以储藏在生物细胞膜空间.而过量的多巴胺则可以通过保护通道进入磷脂双层膜结构中间,做横向和纵向扩散运动,并且透过细胞膜,避免精神分裂症的发生.生物细胞膜的正常功能对于保持多巴胺保护通道的畅通和避免精神分裂症的出现都是重要的.研究结果与其它实验观察和结果相一致.