论文部分内容阅读
DNA携带着合成RNA和蛋白质所必需的遗传信息,是生物体内必不可少的生物大分子。DNA分子结构的准确模拟有助于研究人员深入研究DNA分子功能,对药物研制和疾病治疗具有重要的指导作用。分子力场模拟是目前探索DNA分子结构常用的方法,然而现有的大多数分子力场对DNA与蛋白质等分子相互作用的模拟结果不够精确,主要原因之一是对DNA分子中静电作用能的计算不准确,而静电作用能对DNA分子的结构稳定性起着重要作用。因此,提高静电作用能的计算精度能够有效提高DNA分子模拟的精确度。首先,本文分别选取一个单链DNA分子和一个双链DNA分子作为主要研究对象,分别采用不同的分子切割与饱和方法,基于量子化学拓扑(QCT)理论计算DNA分子中的原子多极距,使用原子多极距代替点电荷计算原子-原子静电相互作用能。证明了原子多极距方法可以精确计算原子-原子静电能,然后分别研究了单链DNA分子和双链DNA分子中15种相互作用类型的最小收敛核间距离以及收敛区域内的原子多极距等级与核间距的关系。本文将研究对象与不同的DNA分子的计算结果进行对比,发现它们具有相同的收敛行为,证明了原子多极距方法具有良好的可转移性,这对下一步构建DNA分子力场具有重要意义。通过原子多极距方法进行静电能计算虽然较为精确,但是计算过程比较耗时。本文首次通过机器学习算法中BP神经网络和支持向量回归,结合文中提出的对原子-原子相互作用类型按照不同原子环境进行分类的新方法,将计算得到的随距离变化的原子-原子静电相互作用能结合原子环境构建数据集,建立了预测DNA分子中原子-原子静电相互作用能的模型。经对比,预测结果有着较高的精确度,从而证明了分类以及预测方法的合理性。同时本方法还可预测因原子环境复杂而无法得到计算结果的静电作用能。本方法在保证静电作用能预测精度的同时提高了计算效率,可应用于DNA与蛋白质/金属配合物等分子相互作用的研究,达到指导药物研制和疾病治疗的目的。