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。

还在为深度学习开发框架选择而烦恼？试试PyTorch技术文档！它来自Facebook人工智能研究院（FAIR），专为深度学习打造。文档详细介绍了动态图机制，构建模型超灵活，实验迭代超快速。张量操作、神经网络层、优化器等模块讲解全面，GPU加速让计算效率飙升。还有丰富的生态系统，像计算机视觉的TorchVision、自然语言处理的TorchText 。无论你是新手入门，还是经验丰富的开发者，这份文档都能成为你的得力助手，赶紧来探索深度学习的无限可能！ 药物分子生成是药物研发中的核心环节，其目的是设计出具有特定药理活性和良好药代动力学性质的新型药物分子。这一过程传统上耗时长、成本高，并伴随着大量的实验和筛选工作。然而，随着人工智能技术特别是深度学习的发展，新的药物分子生成方法为药物研发带来了革命性的变革。 Transformer架构，最初在自然语言处理领域取得巨大成功，如今已被证明在药物分子生成方面具有独特的潜力。该架构的核心是其强大的序列建模能力，尤其是多头自注意力机制，它能够捕捉到序列中字符或元素之间的长距离依赖关系。通过这种机制，Transformer能够学习到药物分子表示，如SMILES字符串中复杂的模式和规律，并生成结构合理的药物分子。 基于Transformer的TransORGAN模型，正是在这样的背景下被提出来解决药物分子生成的挑战。TransORGAN模型采用了Transformer编码器和解码器的经典设计，并在模型中加入了输入嵌入层、生成器和解码器。输入嵌入层负责将SMILES字符串中的字符转换成低维向量表示；Transformer编码器对这些嵌入向量进行特征提取和转换；生成器根据编码器的输出生成潜在的分子表示；解码器再将潜在分子表示转换回SMILES字符串。 在模型的具体实现上，TransORGAN使用了PyTorch框架，这是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch以其动态图机制著称，使得模型构建和实验迭代变得极其灵活和快速。张量操作、神经网络层和优化器等模块都得到了全面的讲解，同时GPU加速功能显著提升了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统，包括TorchVision和TorchText等库，分别支持计算机视觉和自然语言处理的深度学习应用，为开发者提供了强大的支持。 TransORGAN模型在ZINC数据集上的实验验证进一步证实了其在药物分子生成中的有效性。ZINC数据集包含了大量的药物分子，是评估相关模型性能的重要资源。通过在ZINC数据集上的应用，TransORGAN模型展示了其在药物分子生成上的高效率和准确性，为未来的药物研发工作提供了新的范式。 总结而言，随着深度学习技术的不断进步，特别是PyTorch这类先进框架的出现，基于Transformer的TransORGAN模型为药物分子生成领域带来了创新的方法。通过高效准确地生成新的药物分子，TransORGAN有望显著提升药物研发的效率和成功率，并在未来为更多难治性疾病的治疗提供新的药物选择。

### Gaussian+GaussView 教程 #### 一、简介 Gaussian 和 GaussView 是一套广泛应用于化学领域的软件工具组合，主要用于分子结构预测、能量计算以及其他相关性质的研究。这套工具结合了强大的计算功能与直观的图形用户界面，使得科研人员能够高效地进行分子模拟。 #### 二、软件介绍 **Gaussian：** Gaussian 是一款电子结构计算程序包，能够预测原子、分子以及反应系统的多种属性。它支持多种理论方法，包括但不限于： - **从头算 (ab initio) 方法**：如Hartree-Fock (HF)、多体微扰理论 (MP2)、耦合簇理论 (CCSD) 等。 - **密度泛函理论 (Density Functional Theory, DFT)**：如B3LYP、MPW1PW91等。 - **半经验方法**：如AM1、PM3、MNDO等。 - **混合方法**：如G2、G3等。 - **分子力学**：适用于大分子系统的快速计算。 Gaussian 可以执行多种类型的计算任务，例如： - **单点能计算**：计算特定结构下的能量及其它性质（如电子密度、偶极矩等）。 - **几何优化**：确定分子的最低能量构型。 - **频率计算**：用于验证得到的结构是否为局部能量最小值，并获得振动光谱信息。 - **反应路径跟踪**：研究化学反应的过程。 **GaussView：** GaussView 是一个图形界面工具，用于辅助 Gaussian 的输入文件创建和结果可视化。主要功能包括： - **构建分子或反应系统模型**：通过直观的界面轻松搭建分子结构。 - **设置 Gaussian 输入文件**：帮助用户设置计算参数，选择合适的理论水平和基组。 - **图形化结果显示**：提供各种图表和动画来展示计算结果。 #### 三、创建 Gaussian 输入文件 GaussView 提供了一个用户友好的环境来创建 Gaussian 计算所需的输入文件。输入文件通常包含以下几部分： 1. **内存分配指令**：指定计算过程中可用的最大内存量，例如 `%mem=32mb` 表示分配 32MB 内存给计算过程。 2. **理论水平选择**：包括计算方法和基组的选择。 3. **分子坐标**：输入分子的具体几何结构，包括原子类型及其三维坐标。 4. **其他选项**：如特殊计算请求或输出格式要求等。 #### 四、提交计算任务 一旦完成了输入文件的编辑，用户可以通过 GaussView 或者直接在命令行环境中提交计算任务。提交时需要注意： - 确保所选计算资源满足所需计算的要求（如处理器数量、内存大小等）。 - 根据实际需求选择适当的计算队列。 - 检查输入文件的正确性，避免因错误而浪费计算资源。 #### 五、结果可视化 计算完成后，用户可以利用 GaussView 来查看和分析计算结果。GaussView 支持多种可视化功能，包括但不限于： - **能量曲线图**：展示不同结构下的能量变化。 - **振动模式动画**：显示分子的振动模式。 - **电子密度分布图**：观察电子云的空间分布。 - **轨道可视化**：展示分子轨道的空间形态。 #### 六、总结 Gaussian+GaussView 是一套强大的分子模拟工具，广泛应用于化学、材料科学等领域。通过合理设置计算参数并充分利用 GaussView 的可视化功能，科研人员能够更加深入地理解分子的结构和性质。此外，随着计算化学技术的发展，这套工具也在不断更新和完善，以满足日益增长的研究需求。

《使用OpenMP与OpenACC在Fortran中进行分子动力学模拟——MDFort解析》 分子动力学模拟（Molecular Dynamics，MD）是计算化学和物理领域的重要工具，它通过数值方法来模拟分子系统的运动，以研究物质的性质。在高性能计算环境中，OpenMP和OpenACC并行编程技术的应用能显著提升MD模拟的效率。MDFort，作为一个基于Fortran的MD模拟软件，巧妙地融合了这两种并行化技术，实现了高效、大规模的分子动力学模拟。 让我们深入了解OpenMP。OpenMP是一种用于共享内存并行计算的API，主要应用于C、C++和Fortran等编程语言。它提供了一组库函数和编译器指令，允许程序员轻松地在多核处理器上实现并行化。在MDFort中，OpenMP被用来并行化分子系统的更新计算，每个核负责处理一部分分子，从而充分利用多核处理器的计算能力，提高整体计算速度。 OpenACC是另一种并行编程模型，主要用于加速GPU（图形处理单元）计算。与OpenMP不同，OpenACC主要针对异构计算环境，特别是那些包含CPU和GPU的系统。在MD模拟中，OpenACC可以将耗时的计算任务如力场计算、分子间相互作用的评估等转移到GPU上执行，以利用其并行计算能力，进一步提升性能。 MDFort的主要工作流程包括以下几个步骤： 1. 初始化：设定模拟参数，如分子数量、温度、压力、时间步长等，并构建分子系统，分配到各个计算单元。 2. 力场计算：使用预定义的力场模型，如CHARMM、AMBER等，计算分子间的相互作用力，这是MD模拟的核心部分。 3. 时间步进：基于牛顿运动定律，根据当前力场计算每个分子的新位置和速度，这一步通常采用Verlet算法或其他高精度积分方法。 4. 并行化处理：通过OpenMP并行化分子的更新计算，每个线程处理一部分分子，同时利用OpenACC将计算密集型任务卸载到GPU上。 5. 边界条件处理：对于周期性边界条件，确保分子在模拟箱内的碰撞得到正确处理。 6. 输出与分析：收集并存储模拟数据，如分子坐标、速度、能量等，以便后期分析和可视化。 7. 循环迭代：重复以上步骤，直到达到设定的模拟时间或满足其他停止条件。 MDFort的设计和实现充分考虑了并行计算的效率和可扩展性。通过合理地划分工作负载，结合OpenMP和OpenACC的优势，使得MDFort能够在各种硬件平台上高效运行，无论是多核CPU还是配备GPU的高性能计算集群。这对于科学研究者来说，意味着能够更快地获取模拟结果，更深入地探索分子世界的奥秘。 总结，MDFort是一款结合了OpenMP和OpenACC的Fortran分子动力学模拟软件，它的出现为科学研究提供了强大的计算工具，极大地提高了MD模拟的效率，使得复杂的化学和物理过程的模拟成为可能。对于想要深入理解和应用分子动力学模拟的用户，掌握MDFort及其背后的并行计算原理至关重要。