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出版者:Springer Verlag

作者:Oldstone, Michael B. A. 编

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:HRD

isbn号码:9783540255970

丛书系列:

图书标签:

• 分子模拟
• 自身免疫
• 免疫学
• 蛋白质结构
• 抗原表位
• 疾病机制
• 生物化学
• 药物研发
• 感染免疫
• 分子生物学

《分子模拟：从理论到实践的全面解析》 内容简介 《分子模拟：从理论到实践的全面解析》是一部深入探讨分子模拟方法论及其在科学研究中广泛应用的著作。本书旨在为读者提供一个关于分子模拟领域全面而系统的理解，涵盖了其核心理论基础、关键算法、主流技术以及在不同学科领域的实际应用案例。本书的目标读者群包括但不限于化学、物理、生物、材料科学、药物研发等领域的学生、研究人员和专业人士，希望帮助他们掌握分子模拟这一强大的研究工具，并将其有效地应用于解决复杂的科学问题。 第一部分：分子模拟的理论基石 本书的第一部分将深入剖析分子模拟的理论根源，为理解后续的计算方法打下坚实的基础。 量子力学基础与近似方法： 我们将首先回顾描述微观粒子行为的基本量子力学原理，包括薛定谔方程、波函数、算符及其在化学键形成、分子结构和能量等方面的意义。在此基础上，本书将重点介绍在分子模拟中至关重要的量子力学近似方法，例如： Hartree-Fock (HF) 方法： 详细阐述其单体近似和平均场概念，讨论其在计算基态电子结构方面的优势与局限性，并介绍基组的概念及其对计算精度的影响。 密度泛函理论 (DFT)： 深入解析DFT的核心思想，即电子密度可以完全确定系统的基态能量和性质。我们将详细介绍各种泛函的选择，包括局域密度近似 (LDA)、梯度修正近似 (GGA) 和混合泛函等，并讨论其在平衡计算成本与准确性方面的策略。 后 Hartree-Fock 方法 (Post-HF Methods)： 介绍包括组态相互作用 (CI)、微扰理论 (MPn) 和耦合簇理论 (CC) 等方法，阐明它们如何通过考虑电子关联来提高计算精度，并讨论它们在不同应用场景下的适用性。 经典力学与分子动力学基础： 转向经典力学范畴，本书将详细介绍分子模拟中广泛使用的牛顿力学原理。 牛顿运动方程： 阐明如何利用牛顿第二定律描述分子体系中原子核的运动。 力场 (Force Fields)： 这是分子模拟的核心概念之一。本书将详尽解析力场的构成，包括键长、键角、二面角和非键相互作用（范德华力和静电相互作用）的能量项。我们将讨论不同类型力场的特点，如通用力场 (AMBER, CHARMM, OPLS)、特定的生物大分子力场，以及如何根据研究对象选择合适的力场。 能量最小化与振动分析： 介绍通过迭代计算来寻找分子能量最低点的算法，以及如何通过计算 Hessian 矩阵来分析分子的振动模式，推断其稳定性和热力学性质。 第二部分：核心分子模拟算法与技术 在掌握了理论基础后，本部分将聚焦于实现分子模拟的实际算法和关键技术。 蒙特卡罗 (Monte Carlo, MC) 方法： 基本原理： 详细阐述蒙特卡罗方法如何利用随机抽样来计算多维积分和统计平均值。 Metropolis 准则： 深入讲解 Metropolis 算法如何生成平衡的系综，以及其在采样过程中能量差和温度的作用。 应用： 介绍 MC 方法在模拟静态性质（如相平衡、吸附等）和探索构象空间方面的优势。 分子动力学 (Molecular Dynamics, MD) 模拟： 积分算法： 详细介绍 Leap-frog、Verlet 等常用的数值积分算法，它们如何将连续的运动方程离散化，从而模拟分子随时间的演化。 时间步长选择： 讨论时间步长对模拟精度和稳定性的影响，以及如何根据体系的振动频率来选择合适的时间步长。 边界条件： 详细阐述周期性边界条件 (PBC) 的概念及其在消除表面效应、模拟宏观体系中的重要性，并讨论其对模拟结果的影响。 系综的生成： 介绍如何通过 MD 模拟生成不同的统计系综（NVE, NVT, NPT），并讨论它们在模拟不同热力学条件下的体系中的应用。 算法优化： 介绍如何利用算法优化技术（如截断、网格搜索等）来加速长程相互作用的计算，并讨论其对模拟效率的提升。 混合量子力学/分子力学 (QM/MM) 方法： 概念与优势： 阐述 QM/MM 方法如何将体系划分为量子力学区域（用于高精度处理关键反应中心）和分子力学区域（用于高效处理大部分体系），从而在保证精度的同时大幅降低计算成本。 耦合方案： 讨论 QM/MM 之间的耦合方式，包括静电耦合、范德华耦合和键合耦合等。 应用场景： 重点介绍 QM/MM 在催化、酶反应机理研究、药物代谢等领域的成功应用。 自由能计算方法： 重要性： 阐述自由能在理解化学反应、相变和分子识别中的关键作用。 常用方法： 详细介绍重叠采样 (Umbrella Sampling)、绝热自由能计算 (AWH)、回复构象法 (FEP) 和瓦解/重构方法 (TI) 等。 挑战与技巧： 讨论自由能计算的采样困难，并提供提高效率和准确性的实用技巧。 第三部分：分子模拟的实际应用 本书的第三部分将聚焦于分子模拟在不同科学领域的广泛应用，并通过具体的案例研究来展示其强大的解决问题的能力。 化学领域： 反应机理研究： 如何利用 QM/MM 或高精度 QM 方法模拟化学反应的过渡态，确定反应路径和活化能，从而深入理解反应机理。 光谱性质预测： 如何通过计算分子振动频率和电子跃迁来预测 IR、Raman 和 UV-Vis 光谱，辅助实验表征。 催化剂设计： 如何模拟催化剂表面与反应物的相互作用，评估催化活性和选择性，为设计新型高效催化剂提供理论指导。 生物领域： 蛋白质折叠与构象变化： 如何利用 MD 模拟研究蛋白质的动态行为，揭示其折叠机制、构象稳定性以及构象变化对功能的影响。 药物-靶点相互作用： 如何模拟小分子药物与蛋白质、核酸等生物大分子靶点的结合过程，预测结合亲和力，为药物设计提供依据。 生物分子溶液性质： 如何模拟水溶液中生物分子的溶剂化效应、聚集行为以及它们在膜上的插入和转运。 材料科学领域： 纳米材料设计与性质预测： 如何模拟纳米颗粒的自组装、界面行为以及在催化、传感、能源存储等领域的应用潜力。 聚合物行为模拟： 如何模拟聚合物链的动力学、热力学性质，以及聚合物在溶剂中的行为、玻璃化转变温度等。 薄膜与界面现象： 如何模拟薄膜的生长过程、界面处的应力与形变，以及表面吸附和催化反应。 药物研发领域： 虚拟筛选： 如何利用分子对接和分子动力学模拟快速筛选大量化合物库，识别潜在的先导化合物。 ADMET 性质预测： 如何通过模拟药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性来优化药物分子的药代动力学特性。 晶体工程： 如何预测药物分子的晶型，优化药物的溶解度和稳定性。 第四部分：高级主题与未来展望 本书的最后部分将探讨分子模拟领域的前沿进展，并展望其未来的发展方向。 并行计算与高性能计算： 介绍如何利用并行计算技术（如 MPI, OpenMP）和 GPU 加速来处理大规模分子体系的模拟，以及高性能计算集群在现代分子模拟中的关键作用。 机器学习在分子模拟中的应用： 探讨如何利用机器学习技术来加速能量计算、构建更准确的力场、识别模拟数据中的模式，以及实现主动学习驱动的模拟。 多尺度模拟方法： 介绍如何结合不同尺度的模拟方法（如从电子尺度到原子尺度，再到介观尺度）来研究复杂体系，例如，将 QM/MM 与 continuum 溶剂模型结合。 新兴技术与研究方向： 讨论诸如非平衡态分子动力学、模拟生物物理过程（如离子通道、DNA 复制）的最新进展，以及在环境科学、能源科学等新兴领域的应用探索。 软件工具与资源： 简要介绍目前主流的分子模拟软件（如 GROMACS, NAMD, VASP, Quantum ESPRESSO 等），并推荐相关的数据库和在线资源。 《分子模拟：从理论到实践的全面解析》不仅是一本教科书，更是一份指南。它将引导读者一步步掌握分子模拟的精髓，理解其背后的科学原理，并能够灵活运用这些技术解决现实世界中的复杂挑战。本书力求内容详实、论证严谨，并辅以丰富的图表和案例，确保读者能够轻松理解并掌握所传授的知识。通过阅读本书，读者将能够充分发挥分子模拟的潜力，在各自的研究领域取得突破性的进展。

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