用LSTM生成新分子 博客文章可以在这里找到： : 我基于基于递归神经网络生成用于药物发现的聚焦分子库的论文创建了一个LSTM模型。该模型在ChEMBL数据库上进行了训练，该数据库能够以较高的有效率生成新的新颖分子（高达95％的分子是新颖的）， rdkit。 更多结果发布在博客上 生成的一些微笑：CC1CCOC（C）N1CCN1CCN（CC（= O）N2CCCC2）CC1和CC1 = NN（c2ccccc2）C1 = O 要运行代码： 转到generative_model文件夹 制作一个名为data的文件夹：mkdir data 从下载已处理的ChEMBL数据 并将其放置在数据文件夹中。 运行python data_processing.py来处理数据 运行python generator_training.py训练模型 如果您不想训练模型，我已在上载了预训练模型 您可以将

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NAMD（NAnoscale Molecular Dynamics）是用于在大规模并行计算机上快速模拟大分子体系的并行分子动力学代码。NAMD用经验力场，如Amber，CHARMM和Dreiding，通过数值求解运动方程计算原子轨迹。[1] 　　1. 软件所能模拟的体系的尺度，如微观，介观或跨尺度等 　　微观。 　　是众多md 软件中并行处理最好的，可以支持几千个cpu 运算。在单机上速度也很快。 　　模拟体系常为为10,000-1,000,000 个原子。 　　2. 软件所属的类型，如MD，DPD，DFT，MC，量化，或交叉等 　　全原子md，有文献上也用它做过cgmd。 　　3. 软件能研究的相关领域，使用者的背景最好是？ 　　使用的力场有charmm,x-plor,amber 等，适合模拟蛋白质，核酸，细胞膜等体系。 　　也可进行团簇和CNT 系统的模拟 　　软件原理经典，操作简单。但需要对体系的性质足够了解。 　　4. 软件中主要涉及的理论方法范畴 　　经典的md，以及用多种方法计算自由能和SMD模拟。 　　数据分析时候一般很少涉及复杂的热力学和统计热力学的原理，但知道一些最好。 　　5.软件主要包含的处理工具 　　namd 是计算部分，本身不能建模和数据分析（unix 的哲学kiss）。但vmd 同namd 系出同门，已同namd 实现无逢链接。

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