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[6]聚酰亚胺结构与性能的分子模拟及分子设计的研究[D].潘睿.四川大学2006硕士论文[1]聚合物结晶与导热性能的分子模拟研究[D].唐伟.安徽大学2017[2]基于基团贡献法和分子动力学法预测聚芳酰胺的玻璃化转变温度[D].李永成.南华大学2017
用分子模拟方法研究周质转运体系蛋白的结构与功能关系.孙庭广.【摘要】：本论文应用分子模拟方法,以具有细菌周质结合蛋白(PeriplasmicBindingProtein,PBP)代表性结构的谷氨酰胺结合蛋白(GlutamineBindingProtein,GlnBP)为对象,来研究PBP的功能性运动以及捕获、释放...
通过计算模拟研究PPI的结构和功能,并设计新型的小分子先导物具有重要意义。本文对两种不同的蛋白-蛋白相互作用进行了计算机模拟,研究了影响相互作用的关键氨基酸残基;同时,通过生物电子等排体原理设计了一种新型的靶向p62-zz结构域的自噬抑制剂。
分子动力学是一个交叉学科，需要掌握很多内容，下面大致整理了一些。.力场：任何计算都要用到，所以最好能够熟悉一些常见的力场模型；.系综：这个东西可以说很复杂，需要学习统计力学，如果掌握对于计算过程会理解更透彻。.bash：如果能编写一些简单...
毕业论文关键词：纯铁；分子动力学模拟；相变MoleculardynamicssimulationofphasetransitioninpureironAbstract：Basedonthesecondnewton’slaw,moleculardynamicsimulationhasbeenwidelyusedintheresearchofmaterials,especiallyinfieldofnano-materials.
硕士毕业论文—《费托铁基催化剂的分子模拟研究》摘要第1-5页abstract第5-10页第一章绪论第10-20页1.1研究背景与意义第10-11页
M5G分子模拟平台的建立和蛋白质模型溶液的研究,分子模拟,P2P计算,蛋白质简化模型,微量热计,过量焓。蛋白质相关问题是后基因组时代的研究重点。蛋白质保持特定的三维结构是其行使所有功能的物理基础。随着基因和蛋白质工程技术的...
虽然近年来分子动力学领域涌现了一些其他的基于机器学习的模拟方法，但获奖论文的作者表示，他们的研究首次在保持「从头算」精度的前提下实现了1亿个原子的高效分子动力学模拟。
量子计算+机器学习可以在分子模拟领域碰撞出什么火花？师从诺奖得主的量子物理博士、机器学习大牛MaxWelling将给出我们答案。机器之心报道，编辑：杜伟、张倩。昨天，机器学习顶会ICML公布了杰…
[6]聚酰亚胺结构与性能的分子模拟及分子设计的研究[D].潘睿.四川大学2006硕士论文[1]聚合物结晶与导热性能的分子模拟研究[D].唐伟.安徽大学2017[2]基于基团贡献法和分子动力学法预测聚芳酰胺的玻璃化转变温度[D].李永成.南华大学2017
用分子模拟方法研究周质转运体系蛋白的结构与功能关系.孙庭广.【摘要】：本论文应用分子模拟方法,以具有细菌周质结合蛋白(PeriplasmicBindingProtein,PBP)代表性结构的谷氨酰胺结合蛋白(GlutamineBindingProtein,GlnBP)为对象,来研究PBP的功能性运动以及捕获、释放...
通过计算模拟研究PPI的结构和功能,并设计新型的小分子先导物具有重要意义。本文对两种不同的蛋白-蛋白相互作用进行了计算机模拟,研究了影响相互作用的关键氨基酸残基;同时,通过生物电子等排体原理设计了一种新型的靶向p62-zz结构域的自噬抑制剂。
分子动力学是一个交叉学科，需要掌握很多内容，下面大致整理了一些。.力场：任何计算都要用到，所以最好能够熟悉一些常见的力场模型；.系综：这个东西可以说很复杂，需要学习统计力学，如果掌握对于计算过程会理解更透彻。.bash：如果能编写一些简单...
毕业论文关键词：纯铁；分子动力学模拟；相变MoleculardynamicssimulationofphasetransitioninpureironAbstract：Basedonthesecondnewton’slaw,moleculardynamicsimulationhasbeenwidelyusedintheresearchofmaterials,especiallyinfieldofnano-materials.
硕士毕业论文—《费托铁基催化剂的分子模拟研究》摘要第1-5页abstract第5-10页第一章绪论第10-20页1.1研究背景与意义第10-11页
M5G分子模拟平台的建立和蛋白质模型溶液的研究,分子模拟,P2P计算,蛋白质简化模型,微量热计,过量焓。蛋白质相关问题是后基因组时代的研究重点。蛋白质保持特定的三维结构是其行使所有功能的物理基础。随着基因和蛋白质工程技术的...
虽然近年来分子动力学领域涌现了一些其他的基于机器学习的模拟方法，但获奖论文的作者表示，他们的研究首次在保持「从头算」精度的前提下实现了1亿个原子的高效分子动力学模拟。
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