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K-means聚類和隨機森林算法在血紅素模型多自旋態(tài)力場電荷預測中的應用

發(fā)布時間:2021-07-28 14:52
  血紅素與氧氣的結合與解離過程是重要的生命現(xiàn)象。在氧氣靠近的過程中,血紅素電荷極化效應明顯,且底物對血紅素自旋態(tài)影響顯著,使體系存在自旋交叉的現(xiàn)象。但是傳統(tǒng)力場的固定點電荷模型,不適合應用到血紅素體系中,且當前針對血紅素自旋交叉這一特點開發(fā)力場的工作較少。本課題組針對這一問題提出了多自旋態(tài)可變電荷力場的設想,這一設想的核心是能夠根據(jù)構型變化準確的預測各個自旋態(tài)的電荷,從而正確的描述由于構象變化導致的各組態(tài)的能量變化。近年來,在電荷預測中基于K-means聚類和隨機森林的方法逐漸受到重視并有成功應用。本論文的核心思想是將這些方法用于多自旋態(tài)可變電荷力場的開發(fā),測試這些方法在血紅素體系多自旋態(tài)電荷力場中的表現(xiàn)。論文的具體研究思路如下:首先,我們對血紅素模型體系和氧氣分子復合物進行了非絕熱動力學模擬,從軌跡中提取了近40000個血紅素模型結構,采用密度泛函方法計算得到體系在各個自旋態(tài)下的靜電勢電荷。然后,論文采用基于K-means聚類和隨機森林的方法進行電荷預測測試。針對每種測試方法,我們都構建了兩個數(shù)據(jù)集。一是未進行幾何構型優(yōu)化,體系處于能量較高的狀態(tài);二是進行幾何構型優(yōu)化,體系處于局域能量... 

【文章來源】:華中農(nóng)業(yè)大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:76 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

K-means聚類和隨機森林算法在血紅素模型多自旋態(tài)力場電荷預測中的應用


O2與血紅素結合的勢能面(左圖)以及O2基態(tài)(三重態(tài))分子軌道占據(jù)(右圖)的示意圖(Duetal2018)

血紅素,三重態(tài),勢能面,分子軌道


1.1 O2與血紅素結合的勢能面(左圖)以及 O2基態(tài)(三重態(tài))分子軌道占據(jù)(右圖)的意圖(Du et al 2018)Fig.1.1 The O2binding potential energy surface (PES) with heme group (On the left) and themolecular orbital occupancy of O2ground state(triplet state)(On the right)(Du et al 2018)

示意圖,固定電荷,力場,經(jīng)典


vitt and Lifson 1969): ( ) = ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + ( ) + (1其中 是體系的勢能函數(shù), 是體系中所有原子的坐標。 , 和 分別是分子中的鍵長(或共價鍵)、鍵角彎曲、二面角扭轉(zhuǎn)和的二面角彎曲。非鍵項 和 分別描述的是靜電力和范德華力,是沒有價鍵和鍵角直接連接的原子之間的相互作用。圖 1.3 顯示了經(jīng)典固定電荷力項的示意圖(Riniker and Modeling 2018)。盡管極化效應很重要,但從以往來,由于計算成本高以及極化力場的參數(shù)復雜,極化在固定點電荷力場中沒確表示,是通過建立局部電荷平均力場的極化作為有效的參數(shù),所以經(jīng)典力子的電荷是固定的。


本文編號:3308116

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