11、分子模拟中的关键技术与优化策略

分子模拟关键技术与优化

分子模拟中的关键技术与优化策略

1. 配体结合与解离及相关概念

配体的结合和解离过程,以及定义不同化学状态之间转变的典型状态图和相关速率常数是模拟中的重要内容。不同类型的效应位点(ES)在结合和解离方面有不同的表现:
- 如果使用反射多边形网格上的 ES 来模拟质膜上的受体蛋白,结合和解离可定义为发生在表面的细胞外侧。
- 作为转运蛋白的 ES 可以在表面的一侧结合分子,在另一侧解离。
- 代表位于细胞内或细胞外支架(透明表面)上的酶的 ES 可以从任一侧结合和解离。

在模拟中,使用 MCell 的 MDL 时,速率常数以常规的本体溶液值输入。双分子缔合(即配体结合,图中 $k_{+n}$ 值)的单位为 $(M^{–1} · s^{–1})$,单分子转变(即配体解离 $[k_{–}$ 值]、转化 $[k_2]$、破坏 $[k_3$ 和 $k_4]$ 或从头产生 $[k]$ 以及 ES 构象变化 $[α$ 和 $β]$)的单位为 $(s^{–1})$。当模拟初始化时,双分子和单分子速率常数会分别转换为蒙特卡罗概率($p_b$ 和 $p_k$ 值)。

2. 可视化和反应数据输出

在蒙特卡罗模拟中,扩散和所有反应转变(事件)是逐分子发生的,因此可以以空间和/或时间依赖的方式跟踪每种事件的统计信息,例如特定状态下 ES 的数量、采样体积中配体分子的数量、通量和转变等。此外,通常需要可视化模拟的快照,或从连续的快照创建动画,所以输出信息的量可能非常巨大。MCell 的 MDL 包括用于选择性过滤、格式化和定时输出的独特功能。支持的可视化输出格式有:
| 输出格式 | 性质 | 链接 |
| — | — | — | <

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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