【摘要】：通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬分子的變化及物理化學(xué)性質(zhì)是研究分子的主要理論方法。這其中主要包括分子動(dòng)力學(xué)模擬和量化計(jì)算。分子動(dòng)力學(xué)模擬是基于已有力場(chǎng)的來(lái)描述分子運(yùn)動(dòng)時(shí)原子的變化性質(zhì)。借助于計(jì)算機(jī)硬件,特別是GPU的發(fā)展,分子動(dòng)力學(xué)模擬可以體現(xiàn)上百萬(wàn)個(gè)原子的變化過(guò)程,但受限于力場(chǎng),分子動(dòng)力學(xué)模擬無(wú)法很好的刻畫(huà)化學(xué)反應(yīng)。量化計(jì)算是通過(guò)描述原子周圍的電子云來(lái)模擬原子的運(yùn)動(dòng)和相互作用,這種更加精確的計(jì)算可以用于研究化學(xué)反應(yīng),但能模擬的體系原子數(shù)目不大。深度學(xué)習(xí)是人工智能的重要科學(xué)之一。其主要研究方向是在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí),改善具體算法的性能。受益于理論的框架發(fā)展,深度學(xué)習(xí)在眾多傳統(tǒng)方法無(wú)法很好應(yīng)對(duì)的學(xué)科,取得了突破性的進(jìn)展,這其中包括網(wǎng)絡(luò),文本和圖像搜索,語(yǔ)音識(shí)別以及生物信息學(xué)等。同時(shí)深度學(xué)習(xí)也在理解量子系統(tǒng)方面取得類似的突破。本文提出了一種同時(shí)基于量化計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的理論方法(Quantum Mechanics-Deep Tensor Neutral Network,QM-DTNN),用于合理預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)中氨基酸的物理化學(xué)性質(zhì)。在QM-DTNN中,采用MFCC方法,通過(guò)添加分子帽的方式,蛋白質(zhì)被分解成獨(dú)立的氨基酸單元。我們通過(guò)Metadynamics的增強(qiáng)采樣方法確保數(shù)據(jù)集的完備性,進(jìn)而構(gòu)建訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)集。DTNN的輸入包括氨基酸中原子的成對(duì)間距和核電荷。使用量化計(jì)算所得到的氨基酸單元的物理化學(xué)性質(zhì)作為DTNN的輸出。在深度張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,通過(guò)積函數(shù),輸入被轉(zhuǎn)換為一組張量。通過(guò)卷積提取有效信息,用于網(wǎng)絡(luò)輸出。本文選擇多種典型氨基酸,通過(guò)DTNN預(yù)測(cè)能量,其結(jié)果與QM數(shù)據(jù)具有良好的相關(guān)性。其中絕對(duì)預(yù)測(cè)誤差的平均值和絕對(duì)預(yù)測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差值偏小,確定整體精度較高。進(jìn)一步說(shuō)明,在特定的化學(xué)環(huán)境中,DTNN方法能夠預(yù)測(cè)原子的能量。與可接受的精度誤差的QM計(jì)算相比,我們所提出的方案顯著減少了計(jì)算時(shí)間。這項(xiàng)工作的根本是快速準(zhǔn)確計(jì)算小分子物理化學(xué)性質(zhì)。我們的方法在不同的應(yīng)用領(lǐng)域被證明是有用的。作為化學(xué)相關(guān)性的一個(gè)例子,本文選擇蛋白質(zhì)中的氨基酸進(jìn)行研究。我們的模型用于預(yù)測(cè)分子中的原子能量,證明了機(jī)器學(xué)習(xí)的潛力,揭示了對(duì)于復(fù)雜量子化學(xué)系統(tǒng)的見(jiàn)解。
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP183;Q517

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本文編號(hào)：2796761