采用分子模拟的方法研究表面活性剂的泡沫生成能力,以界面形成能作为考察泡沫体系中液膜界面积的量化依据,研究了泡沫液膜厚度、表面活性剂分子界面密度以及表面活性剂类型对泡沫液膜界面形成能计算的影响.通过与实验结果相对应,建立了界面形成能和泡沫生成能力之间的联系.

适用于lammps的扩展包QUIP，建立GAP势函数的必要文件。 A pair_style quip command which wraps the QUIP libAtoms library, which includes a variety of interatomic poten-tials, including Gaussian Approximation Potential (GAP) models developed by the Cambridge University group. To use this package you must have the QUIP libAtoms library available on your system. Author: Albert Bartok (Cambridge University)

基于结构的新双氯芬酸设计：理化、光谱、分子对接、动力学模拟和ADMET研究 本研究旨在设计新的双氯芬酸结构，以减少副作用，提高安全性。通过在核心结构的不同位置插入新的官能团，如CH3、OCH3、F、CF3、OCF3、Cl、OH、COOH、NH2、CH2NH2、CONH2、NHCOCH3，并进行几何优化、光谱计算和分子对接、动力学模拟、ADMET研究。 双氯芬酸是一个非甾体抗炎药，常用于镇痛、解热和抗炎治疗。然而，它也显示出一些严重的副作用，如对人体和其他生物的肾脏、胃肠道和心血管损伤。如果长期服用高剂量，它也会引起胃肠道副作用，如出血和穿孔。肝脏毒性也是与口服双氯芬酸相关的另一个问题。 为了提高其安全性，已经尝试设计一些新的潜在药物，以减少副作用，具有更好的药用作用。计算机辅助药物设计可以帮助设计新的药物结构，预测药物的生物学活性和毒性。 在本研究中，我们使用了计算机辅助药物设计、分子对接和动力学模拟来设计新的双氯芬酸结构。我们插入了新的官能团到核心结构的不同位置，并进行了几何优化和光谱计算。然后，我们使用分子对接和动力学模拟来预测蛋白-药物复合物的结合亲和力、键合作用和稳定性。 ADMET研究也被进行，以寻找新的双氯芬酸结构的药代动力学特性，如吸收、代谢和毒性。物理化学和光谱数据支持新的结构构象。分子对接和动力学研究揭示了药物作用的改善，药代动力学预测表明其副作用较母体药物降低且无致癌性。 本研究的结果表明，新的双氯芬酸结构具有更好的药用作用和安全性，降低了副作用的风险。这项研究为开发具有改善的临床安全性的新药提供了潜力。 此外，本研究还讨论了双氯芬酸的历史、药理学、药代动力学和毒理学特性，以及其在医疗中的应用和副作用。同时，本研究也强调了计算机辅助药物设计在药物研发中的重要性。 本研究旨在设计新的双氯芬酸结构，以减少副作用，提高安全性。本研究的结果表明，新的双氯芬酸结构具有更好的药用作用和安全性，降低了副作用的风险。这项研究为开发具有改善的临床安全性的新药提供了潜力。

分子印迹基质固相分散-液相色谱法测定水产品中的磺胺类抗生素残留，孟原，潘思静，以获得的对磺胺类抗生素（Sulfonamides, SAs）具有特异选择性的分子印迹聚合物（Molecularly imprinted polymers, MIPs）作为吸附材料，建立分子印�

化学领域中，分子量的准确计算是开展各类研究的基础。科研人员在进行化合物合成、分析化学反应平衡或探究同位素效应时，都离不开对分子量的精确把握。随着科技的进步，传统手工计算的方法已逐渐被电子计算机所替代，而专业软件的出现更是极大地提高了工作效率和准确性。《分子量计算器安装程序》便是这样一款应运而生的高效工具，它不仅满足了化学科研人员的基本需求，还提供了额外的辅助功能，极大地扩展了化学分析的深度和广度。 这款软件的核心在于能够快速准确地计算化学式中各元素的分子重量。它支持一次性处理多个化学式，相较于逐个手动计算的方式，效率得到了极大的提升。这种设计特别适合在需要处理大量化合物数据的情况下使用，例如合成化学、药物化学、材料科学等领域的研究工作，有效地节约了科研人员的时间和精力。 在分子量计算之外，这款软件还具备了显示化学式下标的功能。化学式中下标的重要性在于它表达了原子的数量和比例关系，对于理解和记录复杂的化学反应以及合成路径至关重要。《分子量计算器安装程序》通过在用户界面上直观地展现化学式下标，极大地提高了化学式表述的清晰度，有助于用户更加准确地解读和交流化学信息。 此外，计算同位素分布是该软件的另一大亮点。由于自然界中许多元素都存在同位素，科研人员在分析物质组成和性质时，需要考虑同位素的影响。该软件能够精确计算出含有不同同位素的化合物分子量，为化学反应分析和质量控制提供了可靠数据支持。这一功能对于研究者们理解同位素效应及其在化学合成和分析中的应用，起到了关键的作用。 软件的离子图像绘制功能则是拓展了其在质谱分析领域的应用。离子图像不仅能够直观地展示离子的结构，还能够模拟和分析实验数据，帮助科研人员理解反应路径和产物结构。这为质谱分析提供了强有力的辅助工具，增加了实验结果解释的准确性。 《分子量计算器安装程序》的其他附带文档如"RevisionHistory.txt"、"ReadMe.txt"和"SetupHelp.txt"，分别记录了软件的更新历史、基本使用说明和安装指南。这些文档对于用户快速掌握软件使用和遇到问题时进行排查提供了便利，尤其是对于初次使用者而言，这些文档显得尤为重要。 在学术研究中，这款软件无疑是一个不可多得的工具。其集实用性与先进性于一体，无论是在教学还是在专业研究中，都能发挥出显著的价值。《分子量计算器安装程序》简化了分子量计算的过程，强化了化学信息的可视化，对于提升化学领域的科研效率具有重要意义。用户只需按照提供的安装指南，便能轻松享受这一强大工具带来的便利。随着化学领域研究的不断深入，这款软件也将会继续更新完善，更好地服务于科研人员，推动化学科学的发展。

SurfDock 来源于中国科学院上海药物所的郑明月为通讯作者的文章：《SurfDock is a Surface-Informed Diffusion Generative Model for Reliable and Accurate Protein-ligand Complex Prediction》于2024 年 11 月 27 日正式发表在 《Nature Methods》上。在文章中，SurfDock 在多个基准测试中展现了卓越的表现，包括 PDBbind 2020 时间分割集、Astex Diverse 集和 PoseBusters 基准集。在模型中，SurfDock 将多模态蛋白质信息（包括表面特征、残基结构和预训练的序列级特征）整合成一个一致的表面节点级表示，这一能力对实现高对接成功率和改善构象合理性起到了重要作用。SurfDock 的另一个特点是其可选的弛豫（构象优化），旨在进行蛋白质固定配体优化，从而显著提高其准确性。 我们的测评结果显示，生成的小分子构象还是比较合理的，同时生成的结合模式与晶体非常接近。

IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。

这是一套DNA分子结构图背景的，生命科学PPT模板，共22张； 幻灯片模板封面，使用了蓝色分子结构图、彩色基因链条等图片作为背景。中间填写生命科学PPT标题。界面设计与主题搭配。 PowerPoint模板内容页，由20张蓝色绿色搭配的扁平化幻灯片图表制作。 本模板适合用于制作与生命科学、基因工程相关的PowerPoint，.PPTX格式；

金属材料模拟中Lammps的单位

在IT行业中，"分子提取"通常是指通过计算机程序对化学分子结构进行分析和处理的过程，尤其是在生物信息学、药物设计和化学计算等领域。在本例中，由于标签为"Python"，我们可以推断这是一个使用Python编程语言实现的分子提取工具或库。下面将详细介绍这个主题，并围绕Python编程在分子提取中的应用展开讨论。 分子提取的核心是解析和理解化学分子的表示，常见的分子表示方法有SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）和InChI（International Chemical Identifier）。Python中有很多库可以帮助我们进行这些操作，如RDKit、OpenBabel和PubChemPy。这些库提供了丰富的功能，包括分子结构的读取、转换、结构优化、属性计算等。 1. RDKit：这是一个开源的Python库，专门用于化学信息学和药物发现。RDKit提供了读取和写入多种分子格式的功能，如SMILES、InChI和MOL。此外，它还支持分子结构的绘制、分子性质预测、子结构搜索等功能。 2. OpenBabel：虽然主要是一个C++库，但OpenBabel也提供了Python接口，使得在Python环境中进行分子转换和计算成为可能。它支持大量的分子文件格式，可以进行结构优化、生成三维构象、计算分子性质等。 3. PubChemPy：这是一个基于Python的PubChem API客户端，用于访问PubChem数据库，获取化学信息，如分子结构、生物活性数据等。这对于研究人员进行大规模的数据挖掘和分析非常有用。 在"分子提取"项目中，可能涉及以下关键知识点： 1. 分子结构的表示与解析：学习如何使用Python库将文本形式的分子结构（如SMILES或InChI）转化为内部表示，以便进行进一步的计算和操作。 2. 分子属性计算：计算分子的物理和化学性质，如分子量、极性、氢键供体/受体数量、LogP值等，这些属性对于预测分子的生物活性至关重要。 3. 分子结构搜索：实现子结构搜索算法，可以查找数据库中具有特定结构特征的分子。 4. 三维构象生成：通过分子动力学模拟或力场优化生成分子的三维构象，这在药物设计中用于评估分子与靶标之间的相互作用。 5. 数据分析与可视化：利用Python的科学计算库（如NumPy、Pandas和Matplotlib）进行数据分析和结果可视化，以洞察分子结构与性质的关系。 6. 自动化工作流程：编写Python脚本自动化整个分子提取过程，包括文件读取、处理、分析和输出，提高工作效率。 通过学习和应用这些Python库和概念，开发者可以在生物信息学研究、药物发现、材料科学等领域实现高效、准确的分子提取和分析。在实际项目中，"MoleculeExtraction-master"可能包含了实现这些功能的源代码、示例和文档，供用户参考和使用。