DNA分子力场中静电能项的改进计算和预测研究

发布时间：2023-05-07 15:35

　　DNA携带着合成RNA和蛋白质所必需的遗传信息,是生物体内必不可少的生物大分子。DNA分子结构的准确模拟有助于研究人员深入研究DNA分子功能,对药物研制和疾病治疗具有重要的指导作用。分子力场模拟是目前探索DNA分子结构常用的方法,然而现有的大多数分子力场对DNA与蛋白质等分子相互作用的模拟结果不够精确,主要原因之一是对DNA分子中静电作用能的计算不准确,而静电作用能对DNA分子的结构稳定性起着重要作用。因此,提高静电作用能的计算精度能够有效提高DNA分子模拟的精确度。首先,本文分别选取一个单链DNA分子和一个双链DNA分子作为主要研究对象,分别采用不同的分子切割与饱和方法,基于量子化学拓扑(QCT)理论计算DNA分子中的原子多极距,使用原子多极距代替点电荷计算原子-原子静电相互作用能。证明了原子多极距方法可以精确计算原子-原子静电能,然后分别研究了单链DNA分子和双链DNA分子中15种相互作用类型的最小收敛核间距离以及收敛区域内的原子多极距等级与核间距的关系。本文将研究对象与不同的DNA分子的计算结果进行对比,发现它们具有相同的收敛行为,证明了原子多极距方法具有良好的可转移性,这对下一...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 文章结构安排
第二章 量子化学拓扑
    2.1 分子力场
    2.2 量子化学拓扑理论
        2.2.1 原子属性
        2.2.2 静电相互作用能
第三章 机器学习算法
    3.1 支持向量回归
    3.2 BP神经网络
    3.3 参数优化算法
    3.4 预测误差评价指标
第四章 静电能的改进计算
    4.1 数据选取与处理
        4.1.1 DNA的分类
        4.1.2 研究对象
        4.1.3 切割与饱和
    4.2 计算流程
    4.3 结果与讨论
        4.3.1 结构选取
        4.3.2 改进静电能与精确静电能对比
        4.3.3 最小收敛核间距
        4.3.4 原子多极距等级与核间距关系
        4.3.5 可转移性
    4.4 本章小结
第五章 基于机器学习方法的静电能预测
    5.1 数据集获取
        5.1.1 数据分类
        5.1.2 数据选取
    5.2 模型构建
        5.2.1 SVR模型优化
        5.2.2 BP神经网络模型优化
    5.3 实验结果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3810845