摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 计算化学计算理论与方法 | 第11-37页 |
1.1 引言 | 第11-12页 |
1.2 势能面与势能 | 第12-15页 |
1.2.1 绝热近似 | 第13页 |
1.2.2 分子能量最小化 | 第13-15页 |
1.3 力场 | 第15-20页 |
1.3.1 AMBER力场 | 第15-16页 |
1.3.2 CHARMM力场 | 第16-17页 |
1.3.3 OPLSAA力场 | 第17-18页 |
1.3.4 GROMOS力场 | 第18-19页 |
1.3.5 各个力场参数比较 | 第19-20页 |
1.4 分子力学的应用 | 第20-21页 |
1.4.1 分子力学计算的热力学性质: | 第20-21页 |
1.5 分子动力学模拟 | 第21-28页 |
1.5.1 Verlet算法 | 第22页 |
1.5.2 Velocity-Verlet算法 | 第22-23页 |
1.5.3 Leap-frog算法 | 第23-24页 |
1.5.4 分子动力学的分析 | 第24-27页 |
1.5.5 蒙特卡洛方法 | 第27页 |
1.5.6 模拟退火方法简介 | 第27-28页 |
1.6 蛋白质二级结构 | 第28-35页 |
1.6.1 拉式图 | 第30页 |
1.6.2 螺旋结构 | 第30-31页 |
1.6.3 α-螺旋(α-helix) | 第31-33页 |
1.6.4 β-折叠(β-sheet) | 第33页 |
1.6.5 β-转角(β-turn) | 第33-34页 |
1.6.6 γ-转角 | 第34页 |
1.6.7 β-发夹(Ω环和β-凸起) | 第34页 |
1.6.8 Polyproline-Ⅱ构型 | 第34-35页 |
1.7 不同motifs介绍 | 第35-37页 |
1.7.1 紧转角 | 第35-36页 |
1.7.2 n-π~*相互作用 | 第36-37页 |
第二章 蛋白质非折叠态研究 | 第37-51页 |
2.1 蛋白质非折叠态与无规卷曲(random coil) | 第37-38页 |
2.2 Statistic coil模型 | 第38-41页 |
2.2.1 Statistic coil简介 | 第38-40页 |
2.2.2 Statistic coil模型方法及RDC(非折叠态系综) | 第40-41页 |
2.3 Coil library | 第41-43页 |
2.4 构建蛋白质结构的“积木” | 第43-44页 |
2.5 蛋白质折叠中主链氢键的重要作用 | 第44-45页 |
2.6 蛋白质由有限部分组成的理论解释 | 第45-51页 |
2.6.1 结构归类促进了structure-based的方法 | 第46页 |
2.6.2 非折叠蛋白质和random-coil模型 | 第46-47页 |
2.6.3 氢键假设 | 第47-49页 |
2.6.4 polyproline Ⅱ螺旋 | 第49页 |
2.6.5 自组装部分 | 第49-51页 |
第三章 力场对气相下不同末端氨基酸的表现 | 第51-61页 |
3.1 引言 | 第51-52页 |
3.2 方法 | 第52-53页 |
3.3 结果与讨论 | 第53-60页 |
3.3.1 相对构型能量 | 第53-55页 |
3.3.2 BHLYP优化后的最低能量构型与不同分子力场优化后构型的RMSD分析 | 第55-56页 |
3.3.3 主链和侧链二面角分析 | 第56-57页 |
3.3.4 自然态氨基酸的全局优化 | 第57-59页 |
3.3.5 顺式反式Cis Versus Trans | 第59-60页 |
3.4 结论 | 第60-61页 |
第四章 分子力场对于n->π~*相互作用的表现 | 第61-75页 |
4.1 前言 | 第61-62页 |
4.2 数据选择与模型 | 第62-64页 |
4.3 结果与讨论 | 第64-74页 |
4.3.1 具有n-π~*相互作用的统计结果 | 第64-65页 |
4.3.2 不同motifs下讨论 | 第65-71页 |
4.3.3 Pyramidalization效应 | 第71-74页 |
4.4 结论 | 第74-75页 |
第五章 寡肽与水分子之间的氢键作用对构型的影响 | 第75-105页 |
5.1 前言 | 第75-77页 |
5.2 计算及分析讨论 | 第77-103页 |
5.2.1 无分子内氢键作用 | 第79-88页 |
5.2.2 分子内氢键大于等于2时 | 第88-94页 |
5.2.3 分子内氢键等于1时 | 第94-103页 |
5.3 总结 | 第103-105页 |
第六章 随机森林与“divide and conquer”方法结合搜索构型空间 | 第105-121页 |
6.1 引言 | 第105-106页 |
6.2 计算方法 | 第106-115页 |
6.2.1 计算数据以及Φ-φ组合 | 第107-108页 |
6.2.2 用来描述不同Φ-φ units分布相似性的方法 | 第108-109页 |
6.2.3 构造试探构型 | 第109-110页 |
6.2.4 训练Random Forest Model来减少最初试探构型 | 第110-114页 |
6.2.5 优化与验证 | 第114-115页 |
6.3 结果与讨论 | 第115-120页 |
6.3.1 不同Φ-φ units分布相似性结果 | 第115-117页 |
6.3.2 检验结果 | 第117-119页 |
6.3.3 讨论 | 第119-120页 |
6.4 结论与展望 | 第120-121页 |
第七章 论文总结 | 第121-123页 |
7.1 论文研究的目的和所开展的工作 | 第121页 |
7.2 论文主要结果 | 第121-122页 |
7.3 论文成果的意义 | 第122-123页 |
参考文献 | 第123-135页 |
攻读学位期间的学术论文发表情况 | 第135-137页 |
致谢 | 第137页 |