首页 > 最新文献

Journal of Chemical Software最新文献

英文 中文
Study on Parallel Processing of ab initio Crystal Orbital Calculations Using PC Cluster 基于PC集群的从头算晶体轨道并行处理研究
Pub Date : 2002-06-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.55
H. Teramae, K. Ohtawara
メッセージパッセンジャーとしてMPI(Message Passing Interface)の一種であるLAM(Local Area Multicomputer)を用いた、並列計算機環境の構築について述べる。実際の計算としては、一次元ポリマーのエネルギーバンド計算の並列処理について示した。PCとしては、Pentium IIIデュアルCPU仕様のマザーボードを使用したパーソナルコンピューター8台(CPU数は16)からなるPCを100BaseTの8ポートスイッチを使用してネットワーク接続を行い、クラスター構成とした。Poly-tetrafluoro-ethylene (C2F4)x の計算では8CPU使用時で実時間が6.27倍に加速された。Poly-(para-phenylene sulfide)(C6H4SC6H4S)xの計算ではクラスター全体のメモリーに二電子積分を全て置く事が可能となったために、8CPU使用時に約20倍という実時間の高速化が達成され、実時間の短縮という面においても並列処理は非常に有効であることがわかった。
作为消息接收器,LAM(Local Area)是MPI(Message Passing Interface)的一种描述使用Multicomputer的并行计算机环境的构建。作为实际计算,展示了一维聚合物能量带计算的并行处理。作为PC,奔腾使用III双CPU规格的母板的由8台个人计算机(CPU数为16)组成的PC使用100baset的8端口交换机进行网络连接,形成了集群结构。polytetrafluoro -ethylene (C2F4)x的计算在使用8cpu时实际时间加速了6.27倍。poly- (para-phenylene根据sulfide (C6H4SC6H4S)x的计算,由于在集群整体的存储器中全部放置双电子积分成为可能,在使用8cpu时实现了约20倍的实际时间高速化,在缩短实际时间方面尽管如此,并行处理还是非常有效的。
{"title":"Study on Parallel Processing of ab initio Crystal Orbital Calculations Using PC Cluster","authors":"H. Teramae, K. Ohtawara","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.55","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.55","url":null,"abstract":"メッセージパッセンジャーとしてMPI(Message Passing Interface)の一種であるLAM(Local Area Multicomputer)を用いた、並列計算機環境の構築について述べる。実際の計算としては、一次元ポリマーのエネルギーバンド計算の並列処理について示した。PCとしては、Pentium IIIデュアルCPU仕様のマザーボードを使用したパーソナルコンピューター8台(CPU数は16)からなるPCを100BaseTの8ポートスイッチを使用してネットワーク接続を行い、クラスター構成とした。Poly-tetrafluoro-ethylene (C2F4)x の計算では8CPU使用時で実時間が6.27倍に加速された。Poly-(para-phenylene sulfide)(C6H4SC6H4S)xの計算ではクラスター全体のメモリーに二電子積分を全て置く事が可能となったために、8CPU使用時に約20倍という実時間の高速化が達成され、実時間の短縮という面においても並列処理は非常に有効であることがわかった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128411112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
GetValue for Windows-電気化学測定解析を実装したグラフデジタイザの開発 GetValue for Windows-开发实现电化学测量分析的图表数码仪
Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.37
英伸 城石, 悠城 鏑木, 瀬尾 美智子, 澄男 時田, 正夫 金子
The graph digitizer “GetValue" which assists in electrochemical analysis was programmed in Visual Basic language. The program has two subroutines of electrochemical analyses. One is for the estimation of diffusion coefficient using Cottrell's equation. The other is for the battery analysis using the plot of current vs. voltage. After digitizing a chart, the user can analyze obtained data by each method. The program can also be used as the standard graph digitizer that assists in obtaining numerical data from a chart on paper. A function that makes two specific points horizontal is equipped with the program to correct the inclination of the image. Specified points can be obtained in seven series. Numerical data are displayed in a table, and can be transferred to the clipboard. Either specified or interpolated methods can be selected, which enabled the efficient obtaining of numerical data.
用Visual Basic语言编写了辅助电化学分析的图形数字化仪“GetValue”。该程序有两个电化学分析子程序。一种是用Cottrell方程估计扩散系数。另一个是使用电流vs电压图进行电池分析。将图表数字化后,用户可以通过各种方法分析获得的数据。该程序还可以用作标准图形数字化仪,帮助从纸上的图表中获得数字数据。该程序配备了使两个特定点水平的功能,以纠正图像的倾斜度。指定点可分为七个系列。数值数据显示在表格中,并且可以传输到剪贴板。可以选择指定方法或插值方法,从而实现数值数据的高效获取。
{"title":"GetValue for Windows-電気化学測定解析を実装したグラフデジタイザの開発","authors":"英伸 城石, 悠城 鏑木, 瀬尾 美智子, 澄男 時田, 正夫 金子","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.37","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.37","url":null,"abstract":"The graph digitizer “GetValue\" which assists in electrochemical analysis was programmed in Visual Basic language. The program has two subroutines of electrochemical analyses. One is for the estimation of diffusion coefficient using Cottrell's equation. The other is for the battery analysis using the plot of current vs. voltage. After digitizing a chart, the user can analyze obtained data by each method. The program can also be used as the standard graph digitizer that assists in obtaining numerical data from a chart on paper. A function that makes two specific points horizontal is equipped with the program to correct the inclination of the image. Specified points can be obtained in seven series. Numerical data are displayed in a table, and can be transferred to the clipboard. Either specified or interpolated methods can be selected, which enabled the efficient obtaining of numerical data.","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"34 4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121157758","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
主成分分析法とニューラルネットワークを用いた河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータの抽出- 東京多摩川の水質データを用いて - 使用主成分分析法和神经网络提取河川上游、中游、下游的水质参数-使用东京多摩川的水质数据-
Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.27
順子 神部, 朋子 福田, 雲兵 長嶋, 智夫 青山
河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータを抽出するために、東京都環境局の「公共用水域および地下水の水質測定結果」(1997年から1999年)[4]に掲載の多摩川の17地点の水質に関するデータを主成分分析と新たにJavaを用いてニューラルネットワークシミュレータNecoに実装された3層パーセプトロン型ニューラルネットワークの入力パラメータの偏微分係数解析[2, 3]を用いて解析した。  主成分分析の結果から、上流・中流・下流の分類は第一主成分と第二主成分の主成分得点を組み合わせることで可能であることがわかった。しかしながら、主成分分析では、12種類のパラメータのうち上流・中流・下流の分類に大きな寄与をするパラメータの抽出はできなかった。偏微分係数解析からはCl-, COND, NH4-Nなどの微係数が大きいことが判った。これらの変数は主に上流・中流と下流を分類するものである。また、これらに続く絶対値の大きさを持つT-P, NO3-N, PO4-Pは、中流と下流および上流を分ける変数となっており、上流を分類するパラメータは、pHとDOであることがわかった。  水質汚染という観点からみると、多摩川では上流から中流域の水質の変化に比べて中流から下流域の水質変化の方が緩やかであることがわかった。このことにより多摩川の水質保全には、中流域での汚染原因を取り除くことが重要であることが示唆された。
为了提取表示河川上游、中游、下游的水质参数,以东京都环境局的《公共用水域及地下水水质测定结果》(1997年至1999年)[4]中登载的多摩川17个地点的水质相关数据为主要成分。分析和使用新Java神经网络模拟器Neco实现的三层感知器神经网络输入参数的偏导数分析[2,3]进行了分析。根据主成分分析的结果,可以通过组合第一主成分和第二主成分的主成分得分来进行上游、中游、下游的分类。然而,主成分分析无法从12种参数中提取对上游、中游、下游分类有重大贡献的参数。从偏导数分析可知,Cl-、COND、NH4-N等微系数较大。这些变量主要用于分类上游、中游和下游。另外,具有绝对值大小的T-P、NO3-N和PO4-P分别是划分中游、下游和上游的变量,对上游进行分类的参数是pH和DO。从水质污染的观点来看,多摩川从上游到中游流域的水质变化要比从中游到下游流域的水质变化缓慢。由此可见,要想保全多摩川的水质,除去中游流域的污染原因非常重要。
{"title":"主成分分析法とニューラルネットワークを用いた河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータの抽出- 東京多摩川の水質データを用いて -","authors":"順子 神部, 朋子 福田, 雲兵 長嶋, 智夫 青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.27","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.27","url":null,"abstract":"河川の上流・中流・下流を示す水質パラメータを抽出するために、東京都環境局の「公共用水域および地下水の水質測定結果」(1997年から1999年)[4]に掲載の多摩川の17地点の水質に関するデータを主成分分析と新たにJavaを用いてニューラルネットワークシミュレータNecoに実装された3層パーセプトロン型ニューラルネットワークの入力パラメータの偏微分係数解析[2, 3]を用いて解析した。  主成分分析の結果から、上流・中流・下流の分類は第一主成分と第二主成分の主成分得点を組み合わせることで可能であることがわかった。しかしながら、主成分分析では、12種類のパラメータのうち上流・中流・下流の分類に大きな寄与をするパラメータの抽出はできなかった。偏微分係数解析からはCl-, COND, NH4-Nなどの微係数が大きいことが判った。これらの変数は主に上流・中流と下流を分類するものである。また、これらに続く絶対値の大きさを持つT-P, NO3-N, PO4-Pは、中流と下流および上流を分ける変数となっており、上流を分類するパラメータは、pHとDOであることがわかった。  水質汚染という観点からみると、多摩川では上流から中流域の水質の変化に比べて中流から下流域の水質変化の方が緩やかであることがわかった。このことにより多摩川の水質保全には、中流域での汚染原因を取り除くことが重要であることが示唆された。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127385180","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 5
分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco (NEural network simulator for structure-activityCOrrelation of molecules) の開発(7)― ペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測 ― 分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco (NEural network simulator for student - activitycorrelation ofmolecules)的开发(7)—预测佩里拉芦丁类疏水性参数logP—
Pub Date : 2002-03-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.8.17
梨紗 高橋, 治夫 細矢, 朋子 福田, 雲兵 長嶋
学習方法として中間層において自己組織化を行い、全体に教師付学習の両方を行う、自己組織化とパーセプトロンを融合した二ューラルネットワークシミュレータの開発をプラットフォーム非依存性を持つ Java 言語を用いて行った。本シミュレータは、自己組織化と教師付学習の双方の特徴を併せもつため、従来のニューラルネットワークよりも高精度な認識処理を実現し、かつ高速学習が可能となる。 このシミュレータを用いて、分子構造によって甘味や苦味の性質を示す22種類のペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測を行った。入力パラメータは分子構造STERIMOLパラメータ5種のパラメータと甘味/苦味の分類値を用いた。出力層のノード数を1つにすることで、 logP の値を連続した数値データとして予測できるようにした。絶対誤差が平均して0.02までの学習を500回程度で行うことができ、また未学習データに対しては平均して0.3程度の絶対誤差、最大でも0.8程度の絶対誤差で予測が可能であった。単純パーセプトロンの予測精度は、平均して0.6程度の絶対誤差であり、また最大の絶対誤差は1.3程度と大きく、本手法がより精度の高い予測を行っていることがわかった。n 本手法は学習回数が単純パーセプトロンに比較して1/5 - 1/10程度少なく、高速学習が可能であった。
作为学习方法在中间层进行自组织,整体进行监督学习,融合自组织和感知器的二模网络模拟器的开发具有平台依赖性的Java用语言进行了。由于本模拟器同时具有自组织和监督学习两方面的特征,因此能够实现比传统神经网络更高精度的识别处理,并且能够进行高速学习。利用该模拟器,我们预测了根据分子结构显示甜味和苦味性质的22种缬草类疏水性参数logP。输入参数采用了分子结构STERIMOL参数5种参数和甜味/苦味分类值。通过将输出层的节点数设为一个,可以将logP的值预测为连续的数值数据。学习500次左右,其绝对误差平均为0.02,对于未学习的数据,可以以平均0.3的绝对误差,最大0.8的绝对误差进行预测。简单感知器的预测精度平均为0.6左右的绝对误差,最大的绝对误差为1.3左右,可见该方法进行的预测精度更高。n种方法的学习次数比简单的感知器少1/5 - 1/10,能够实现高速学习。
{"title":"分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ:Neco (NEural network simulator for structure-activityCOrrelation of molecules) の開発(7)― ペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測 ―","authors":"梨紗 高橋, 治夫 細矢, 朋子 福田, 雲兵 長嶋","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.8.17","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.8.17","url":null,"abstract":"学習方法として中間層において自己組織化を行い、全体に教師付学習の両方を行う、自己組織化とパーセプトロンを融合した二ューラルネットワークシミュレータの開発をプラットフォーム非依存性を持つ Java 言語を用いて行った。本シミュレータは、自己組織化と教師付学習の双方の特徴を併せもつため、従来のニューラルネットワークよりも高精度な認識処理を実現し、かつ高速学習が可能となる。 このシミュレータを用いて、分子構造によって甘味や苦味の性質を示す22種類のペリラルチン類の疎水性パラメータ logP の予測を行った。入力パラメータは分子構造STERIMOLパラメータ5種のパラメータと甘味/苦味の分類値を用いた。出力層のノード数を1つにすることで、 logP の値を連続した数値データとして予測できるようにした。絶対誤差が平均して0.02までの学習を500回程度で行うことができ、また未学習データに対しては平均して0.3程度の絶対誤差、最大でも0.8程度の絶対誤差で予測が可能であった。単純パーセプトロンの予測精度は、平均して0.6程度の絶対誤差であり、また最大の絶対誤差は1.3程度と大きく、本手法がより精度の高い予測を行っていることがわかった。n 本手法は学習回数が単純パーセプトロンに比較して1/5 - 1/10程度少なく、高速学習が可能であった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2002-03-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134089532","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Ab initio and DFT Calculations of Tetrachlorodibenzo-p-dioxins 四氯二苯并对二恶英的从头计算和DFT计算
Pub Date : 2001-12-31 DOI: 10.14827/JCCJ1999.13.251
Zunyao Wang, Toshio Watanabe, O. Kikuchi
{"title":"Ab initio and DFT Calculations of Tetrachlorodibenzo-p-dioxins","authors":"Zunyao Wang, Toshio Watanabe, O. Kikuchi","doi":"10.14827/JCCJ1999.13.251","DOIUrl":"https://doi.org/10.14827/JCCJ1999.13.251","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"123 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132323596","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(6)― 機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質の推定 ― 分子的结构活性相关性分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(6)—机械结构用Cr-Mo钢,Ni钢,Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性能的估计—
Pub Date : 2001-12-01 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.179
朋子 福田, 澄恵 田島, 高利 松本, 雲兵 長嶋, 治夫 細矢, 智夫 青山
機械構造用材料の力学的性質の測定精度および効率を向上させるために、3層パーセプトロン型のニューラルネットを用いて、機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の降伏点、引っ張り強さ、伸び、絞り、衝撃値、硬さについての推定を行った。機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質は、伸びの推定を除けば、その化学的成分のみを入力することで、ほぼ実験精度内での推定が可能であることがわかった。
为了提高机械结构用材料力学性能的测量精度和效率,采用三层感知器型神经网络,使机械结构用Cr-Mo钢、Ni钢、Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的屈服点、拉伸点对强度、伸长、光圈、冲击值、硬度进行了推测。机械结构用Cr-Mo钢、Ni钢、Ni- cr钢和Ni-Cr-Mo钢的力学性质,除了伸长推测外,仅输入其化学成分,就可以在实验精度内进行大致的推测。
{"title":"分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(6)― 機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質の推定 ―","authors":"朋子 福田, 澄恵 田島, 高利 松本, 雲兵 長嶋, 治夫 細矢, 智夫 青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.179","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.179","url":null,"abstract":"機械構造用材料の力学的性質の測定精度および効率を向上させるために、3層パーセプトロン型のニューラルネットを用いて、機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の降伏点、引っ張り強さ、伸び、絞り、衝撃値、硬さについての推定を行った。機械構造用Cr-Mo鋼、Ni鋼、Ni-Cr鋼およびNi-Cr-Mo鋼の力学的性質は、伸びの推定を除けば、その化学的成分のみを入力することで、ほぼ実験精度内での推定が可能であることがわかった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129772395","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 4
A Study on Docking Mode of HIV Protease and Their Inhibitors HIV蛋白酶及其抑制剂对接模式的研究
Pub Date : 2001-09-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.103
栄一 赤穂, G. Morris, D. Goodsell, David Wong, A. Olson
The capability to propose feasible ways of binding a putative ligand inhibitor to a known receptor site is crucial to the successful structure-based drug design. A computer docking approach is to position or “dock" ligand and receptor molecules together in many different ways and then score each orientation by applying a reasonable evaluation function. AutoDock3.0 is an unbiased type docking program in which a user does not have to direct a ligand to an active site, but the system finds an optimal position after a ligand is placed in a random manner. Synthesized derivatives of the intact inhibitor (inh1) of HIV protease were investigated for their docking modes as compared with their Ki values. Among the derivatives, inh3trans and inh6H were found to be more powerful inhibitors of HIV protease than the others. Gibbs free energy calculated by applying molecular mechanics interaction energies was compared with the one obtained by using experimental inhibitory potencies for a series of HIV protease inhibitors, and a fairly good correlation was found between the two. Based on this favorable correlationship between the computational and the experimental results, the computational experiments were pursued for the compounds drawn by Sybyl taking into consideration the fact that unexploited carbon affinity regions (or hydrophobic regions) with sizable volume were detected on the docking study of inh1 and inh8 against HIV protease. Those were compounds with a t-butyl substituted by various hydrophobic side chains. Among those a compound with a benzyl group exhibited the lowest docking energy. Since one of the goals of this paper was to perform the computational drug-design experiment to investigate potential HIV protease inhibitors, the authors would like to leave the clinical investigational work for the expertise of those areas.
提出将假定的配体抑制剂与已知受体位点结合的可行方法的能力对于成功的基于结构的药物设计至关重要。计算机对接方法是以许多不同的方式将配体和受体分子定位或“对接”在一起,然后通过应用合理的评价函数对每个方向进行评分。AutoDock3.0是一种无偏型对接程序,用户不需要将配体定向到活性位点,而是在配体随机放置后,系统自动找到最优位置。研究了HIV蛋白酶完整抑制剂(inh1)的合成衍生物与Ki值的对接模式。在这些衍生物中,inh3trans和inh6H被发现比其他衍生物具有更强的HIV蛋白酶抑制剂。用分子力学相互作用能计算出的吉布斯自由能与用一系列HIV蛋白酶抑制剂的实验抑制力计算得到的吉布斯自由能进行了比较,发现两者具有较好的相关性。基于这种计算结果与实验结果之间的良好相关性,考虑到inh1和inh8对HIV蛋白酶的对接研究中发现了体积较大的未开发的碳亲和区域(或疏水区域),对Sybyl绘制的化合物进行了计算实验。这些化合物的t-丁基被各种疏水侧链取代。其中含有苄基的化合物的对接能最低。由于本文的目标之一是进行计算药物设计实验以研究潜在的HIV蛋白酶抑制剂,因此作者希望将临床研究工作留给这些领域的专业知识。
{"title":"A Study on Docking Mode of HIV Protease and Their Inhibitors","authors":"栄一 赤穂, G. Morris, D. Goodsell, David Wong, A. Olson","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.103","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.103","url":null,"abstract":"The capability to propose feasible ways of binding a putative ligand inhibitor to a known receptor site is crucial to the successful structure-based drug design. A computer docking approach is to position or “dock\" ligand and receptor molecules together in many different ways and then score each orientation by applying a reasonable evaluation function. AutoDock3.0 is an unbiased type docking program in which a user does not have to direct a ligand to an active site, but the system finds an optimal position after a ligand is placed in a random manner. Synthesized derivatives of the intact inhibitor (inh1) of HIV protease were investigated for their docking modes as compared with their Ki values. Among the derivatives, inh3trans and inh6H were found to be more powerful inhibitors of HIV protease than the others. Gibbs free energy calculated by applying molecular mechanics interaction energies was compared with the one obtained by using experimental inhibitory potencies for a series of HIV protease inhibitors, and a fairly good correlation was found between the two. Based on this favorable correlationship between the computational and the experimental results, the computational experiments were pursued for the compounds drawn by Sybyl taking into consideration the fact that unexploited carbon affinity regions (or hydrophobic regions) with sizable volume were detected on the docking study of inh1 and inh8 against HIV protease. Those were compounds with a t-butyl substituted by various hydrophobic side chains. Among those a compound with a benzyl group exhibited the lowest docking energy. Since one of the goals of this paper was to perform the computational drug-design experiment to investigate potential HIV protease inhibitors, the authors would like to leave the clinical investigational work for the expertise of those areas.","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115548194","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 10
パーセプトロン型ニューラルネットワークと多次元Ck級補間法を用いた樹脂被覆肥料の溶出誘導時間および80%溶出時間の推定― 分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(5) ― 使用感知器神经网络和多维Ck级插值法的树脂覆盖肥料的溶出诱导时间和80%溶出时间的估计—分子的结构活性相关分析神经网络模拟器:Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)的开发(5)—
Pub Date : 2001-09-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.115
朋子 福田, 澄恵 田島, 久登 斎藤, 雲兵 長嶋, 治夫 細矢, 智夫 青山
被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を短縮するために、皮膜の近赤外反射スペクトルの高速フーリエ変換による1/f揺らぎ解析をもとに、パーセプトロン型ニューラルネットワークおよび多次元Ck級補間法を用いて溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もった。その結果、パーセプトロンニューラルネットワークを用いると約10%程度の誤差で溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もることができることがわかった。実測値と計算値の相関は回帰直線の傾きが0.9であり切片も小さい。相関係数も0.7程度で、実用上問題のない精度で予測が可能であることが判った。他方Ck級補間法は、ニューラルネットワークに比べ若干推定精度が悪く、実測値と計算値の相関も悪くなるが、実用的な誤差範囲に入っていることが判った。これらの方法は、近赤外反射スペクトルの測定からフーリエ変換、溶出誘導時間および80%溶出時間の計算時間まで実時間にして10分程度の時間しか必要としないので、樹脂被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を大幅に短縮できる可能性があることがわかった。
为了缩短覆盖肥料的溶出诱导时间和80%溶出时间的估计时间,基于皮膜的近红外反射光谱的快速傅立叶变换的1/f波动分析,感知器神经网络和多维Ck采用级插值法估算了溶出诱导时间及80%的溶出时间。结果表明,使用知觉蛋白神经网络可以以大约10%的误差估算出溶出诱导时间和80%的溶出时间。实测值和计算值的相关性是回归直线的斜率为0.9,截距也小。相关系数为0.7左右,可以以实用上没有问题的精度进行预测。另一方面,Ck级插值法与神经网络相比,估计精度稍差,实测值与计算值的相关性也变差,但已经进入了实用的误差范围。这些方法从近红外反射光谱的测量到傅立叶变换、熔出感应时间和80%熔出时间的计算时间实际只需要10分钟左右的时间,因此在树脂覆盖肥料的熔出感应时间和80%熔出时间上知道了可以大幅缩短预算时间的可能性。
{"title":"パーセプトロン型ニューラルネットワークと多次元Ck級補間法を用いた樹脂被覆肥料の溶出誘導時間および80%溶出時間の推定― 分子の構造活性相関解析のためのニューラルネットワークシミュレータ: Neco(NEural network simulator for structure-activity COrrelation of molecules)の開発(5) ―","authors":"朋子 福田, 澄恵 田島, 久登 斎藤, 雲兵 長嶋, 治夫 細矢, 智夫 青山","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.115","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.115","url":null,"abstract":"被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を短縮するために、皮膜の近赤外反射スペクトルの高速フーリエ変換による1/f揺らぎ解析をもとに、パーセプトロン型ニューラルネットワークおよび多次元Ck級補間法を用いて溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もった。その結果、パーセプトロンニューラルネットワークを用いると約10%程度の誤差で溶出誘導時間および80%溶出時間を見積もることができることがわかった。実測値と計算値の相関は回帰直線の傾きが0.9であり切片も小さい。相関係数も0.7程度で、実用上問題のない精度で予測が可能であることが判った。他方Ck級補間法は、ニューラルネットワークに比べ若干推定精度が悪く、実測値と計算値の相関も悪くなるが、実用的な誤差範囲に入っていることが判った。これらの方法は、近赤外反射スペクトルの測定からフーリエ変換、溶出誘導時間および80%溶出時間の計算時間まで実時間にして10分程度の時間しか必要としないので、樹脂被覆肥料の溶出誘導時間と80%溶出時間の見積もり時間を大幅に短縮できる可能性があることがわかった。","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126937360","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 10
Vibrational analysis of water clusters by quantum chemical methods 用量子化学方法分析水团簇的振动
Pub Date : 2001-06-30 DOI: 10.14827/JCCJ1999.13.105
M. Fukuda
{"title":"Vibrational analysis of water clusters by quantum chemical methods","authors":"M. Fukuda","doi":"10.14827/JCCJ1999.13.105","DOIUrl":"https://doi.org/10.14827/JCCJ1999.13.105","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"88 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131382193","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Interactive Animation to Facilitate Understanding of the Visual Characteristics of Atomic Orbital Wavefunctions 互动动画,以促进理解原子轨道波函数的视觉特征
Pub Date : 2001-06-15 DOI: 10.2477/JCHEMSOFT.7.87
S. Tokita, Takao Sugiyama
QTVR (QuickTime Virtual Reality) と呼ばれるソフトウェアを利用して,水素原子の原子軌道 19 種について対話型動画表示を実現させた.この動画表示が,量子化学の教育にどのように役立つか調査した.対話型動画の利用は,軌道の形状と数式の関係,節の形状と数式の関係を理解する手助けとなることがわかった.
利用名为QTVR (QuickTime Virtual Reality)的软件,实现了19种氢原子原子轨道的交互式动态图像显示。我们调查了这种动态图像显示对量子化学教学有何帮助。交互式动画的使用有助于理解轨道形状和公式的关系、节的形状和公式的关系。
{"title":"Interactive Animation to Facilitate Understanding of the Visual Characteristics of Atomic Orbital Wavefunctions","authors":"S. Tokita, Takao Sugiyama","doi":"10.2477/JCHEMSOFT.7.87","DOIUrl":"https://doi.org/10.2477/JCHEMSOFT.7.87","url":null,"abstract":"QTVR (QuickTime Virtual Reality) と呼ばれるソフトウェアを利用して,水素原子の原子軌道 19 種について対話型動画表示を実現させた.この動画表示が,量子化学の教育にどのように役立つか調査した.対話型動画の利用は,軌道の形状と数式の関係,節の形状と数式の関係を理解する手助けとなることがわかった.","PeriodicalId":205210,"journal":{"name":"Journal of Chemical Software","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2001-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115191736","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 3
期刊
Journal of Chemical Software
全部 Acc. Chem. Res. ACS Applied Bio Materials ACS Appl. Electron. Mater. ACS Appl. Energy Mater. ACS Appl. Mater. Interfaces ACS Appl. Nano Mater. ACS Appl. Polym. Mater. ACS BIOMATER-SCI ENG ACS Catal. ACS Cent. Sci. ACS Chem. Biol. ACS Chemical Health & Safety ACS Chem. Neurosci. ACS Comb. Sci. ACS Earth Space Chem. ACS Energy Lett. ACS Infect. Dis. ACS Macro Lett. ACS Mater. Lett. ACS Med. Chem. Lett. ACS Nano ACS Omega ACS Photonics ACS Sens. ACS Sustainable Chem. Eng. ACS Synth. Biol. Anal. Chem. BIOCHEMISTRY-US Bioconjugate Chem. BIOMACROMOLECULES Chem. Res. Toxicol. Chem. Rev. Chem. Mater. CRYST GROWTH DES ENERG FUEL Environ. Sci. Technol. Environ. Sci. Technol. Lett. Eur. J. Inorg. Chem. IND ENG CHEM RES Inorg. Chem. J. Agric. Food. Chem. J. Chem. Eng. Data J. Chem. Educ. J. Chem. Inf. Model. J. Chem. Theory Comput. J. Med. Chem. J. Nat. Prod. J PROTEOME RES J. Am. Chem. Soc. LANGMUIR MACROMOLECULES Mol. Pharmaceutics Nano Lett. Org. Lett. ORG PROCESS RES DEV ORGANOMETALLICS J. Org. Chem. J. Phys. Chem. J. Phys. Chem. A J. Phys. Chem. B J. Phys. Chem. C J. Phys. Chem. Lett. Analyst Anal. Methods Biomater. Sci. Catal. Sci. Technol. Chem. Commun. Chem. Soc. Rev. CHEM EDUC RES PRACT CRYSTENGCOMM Dalton Trans. Energy Environ. Sci. ENVIRON SCI-NANO ENVIRON SCI-PROC IMP ENVIRON SCI-WAT RES Faraday Discuss. Food Funct. Green Chem. Inorg. Chem. Front. Integr. Biol. J. Anal. At. Spectrom. J. Mater. Chem. A J. Mater. Chem. B J. Mater. Chem. C Lab Chip Mater. Chem. Front. Mater. Horiz. MEDCHEMCOMM Metallomics Mol. Biosyst. Mol. Syst. Des. Eng. Nanoscale Nanoscale Horiz. Nat. Prod. Rep. New J. Chem. Org. Biomol. Chem. Org. Chem. Front. PHOTOCH PHOTOBIO SCI PCCP Polym. Chem.
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1