XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGromacs
蛋白质Pegylation方案 - 全马提尼粗粒v2.0方案（马提尼，疯狂，gromacs模拟）
-EF =弹性力常数，用于保留蛋白质二级和三级结构。应使用它来测试正常的所有原子构象，以保持所有原子和粗粒结构之间的相似性。应该测试几个值，并且必须使用研究信息来为您的系统选择更好的值。-EL =弹性下键切断。作为-ef标志，必须与晶体学结构进行测试或比较。-EU =弹性上键切断。作为-ef标志，必须与晶体学结构进行测试或比较。-pf =位置约束。用于避免原子运动以平衡系统。应与-p标志一起使用，以选择要约束哪种珠子。骨干是最常见的选择。- 突变=突变一个残基到另一个残基。一般而言，马提尼岛在识别他的HSD：HSD时始终构成始终突变的马提尼岛有一些问题。
param smriti帐户请求表
Chemical Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD Climate & Environment Sciences MOM,Weather Research Forecasting model (WRF), COSMO Computational Fluid Dynamics OpenFoam, Tycho, Gerris flow Solver Computational Physics OOFEM Computational Sciences Gromacs, LAMMPS, NAMD,AMBER (open source) Data analytics RStudio, Apache Spark Geological Sciences Ferret
医疗保健的分子建模和生物信息学
准备系统：使用gromacs/namd/amber分析轨迹运行MD模拟的蛋白质，配体和溶剂设置轨迹：RMSD，RMSF，氢键和SASA自由能计算（MM-PBSA/MM-GBS）和案例研究
用NVIDIA FULL
左图：应用程序加速的几何平均值与P100 |基准应用| Amber [PME-Cellulose_NVE]，Chroma [HMC}，Gromacs [Adh Dodec]，MILC [Apex Medive]，NAMD [STMV_NVE_CUDA]，PYTORCH（BERT大调谐器]，量子[Ausurf112-Jr];带有4倍P100，V100或A100 GPU的双插入CPUH100值为2022预计性能的值| |从2021年11月开始的Top500数据| Green500数据从2021年11月开始，MLPERF名称和徽标是美国和其他国家的MLCommons协会的商标。保留所有权利。未经授权的使用严格禁止。有关更多信息，请参见www.mlcommons.org。
在Rituparna Sinha Roy的实验室中的项目科学家招募的招聘面试
生物工程/生物物理学/计算生物学/计算化学/生物技术/分子生物物理学/生物物理化学/结构生物学及其相关领域的任何公认的大学。7。年龄限制：年龄应为35岁或以下，到2024年8月15日8。理想的资格：需要在计算生物学方面具有专业知识（使用Gromacs的MD模拟所有原子力场），并且需要对MD MD模拟轨迹分析具有详细的知识。他/她需要详细了解非天然氨基酸的肽和蛋白质构象和力场的发展。
Aishwarya Singh博士
通过开发微生物或纳米生物催化剂，从农业养成物中合成稀有糖（D-催化糖，D-talose，L-核糖和L-核糖）的5年研究经验。在筛选，鉴定和保存细菌培养物，分子克隆，蛋白质表达，蛋白质纯化，纳米材料的功能化以及酶在纳米育量和基于金属的构建体上的固定化方面的专业知识。有关HPLC，UPLC，HPAEC，SEM，FTIR，TGA，BET，亲和色谱，凝胶elletrophoresis，Kjeldhal蛋白分析仪和紫外分光光表的技术知识。kowledege，例如GraphPad Prism，Minitab统计和其他蛋白质建模工具，例如Gromacs数据分析。寻求在组织中的入门级职位，以学习新技能，并利用我以前的研究经验来为组织的增长和尊重做出贡献。
量子近似图切割
确定由基于温度的复制品交换分子动力学（T-REMD）完成的最佳蛋白质构型用于使用蛋白质结合分析，这是准确描绘蛋白质在不同溶剂环境中的行为的重要过程，尤其是在确定蛋白质最佳结合位点以在蛋白质粘结剂和蛋白质蛋白质中使用的最佳结合位点。然而，该分析的完成（通过配置变化推出了顶部绑定位点）是一个多项式状态计算问题，即使在最快的超级计算机上，也可能需要多个小时来计算。在这项研究中，我们旨在确定图形切割是否提供近似溶液，最大问题可以用作一种方法，以在确定表面活性剂蛋白A（SP-A）顶部结合位点（SP-A）的顶部结合位点进行结合分析，以提供与T-REMD相似的结果。此外，我们使用实际量子处理器单元（QPU）在IFF技术的Polar+软件包中使用量子混合算法，使用模拟QPU或量子抽象的机器（QAM）在大型经典计算设备上实现Polar+的实现，并在经典的MaxCut Algorith上实施，以确定超级Commuthm ge grom computige of grow of SuperComputimant of SuperComputime，以确定超级计算机的范围。用于此问题的量子计算设备，甚至在经典设备上使用量子算法。这项研究发现，Polar+对MaxCut近似算法的经典实现或GROMACS T-REMD的使用提供了巨大的加速，并在其QPU和QAM实现中产生可行的结果。然而，使用图切割方法后，缺乏直接构型变化在SP-A的结构上产生的最终结合结果与GROMACS T-REMD产生的结合结果不同。因此，需要完成进一步的工作，以将基于量子的概率转换为基于各种噪声条件的配置更改，以更好地确定量子算法和量子设备在不久的将来可以提供的准确性优势。
研究水对多尺度分子动力学模拟纤维素机械性能的影响
粗粒（CG）力场参数是使用真空中纤维素Iβ的原子分子动力学模拟得出的（0％的水分含量），并使用Gromacs软件[5]和CHARMM力场进行的水（95％水分含量）溶剂（95％的水分含量）[6]。72使用自下而上的粗粒方法将葡萄糖残基映射到一个CG位置：在存在水存在下，使用雨伞采样确定了100个纤维素表面之间的非键相互作用，以计算平均力的潜力（PMF）。势能被视为真空模拟中PMF的近似值，因为缺乏水减少了对自由能的熵贡献。使用Boltzmann倒置参数化键合的相互作用，以从与CG位点相对应的原子组之间的键长和角度的概率分布来计算PMF。使用LAMMPS软件进行了粗粒纳米纤维素组件的MD模拟[7]。进行了机械应力MD模拟，以确定具有强力场参数的CG纳米纤维素组件的拉伸模量，其水分含量为0％和95％。
使用图神经网络和接触图预测药物-靶标亲和力
计算机的高性能使得它们可以为药物设计中的实验室实验提供帮助。1因此计算机辅助药物设计在过去的几十年里得到了发展，充分利用高性能计算机，可以快速模拟药物设计中的诸多步骤，各种应用也逐渐发展起来。例如，NAMD (NAnoscale Molecular Dynamics)2、GROMACS3和Amber4提供了相对精确的分子动力学模拟手段，可以模拟分子体系在特定条件下的自然运动。分子对接可以探索不同分子之间的结合构象空间，帮助研究人员找到最佳的对接构象。许多专注于分子对接的方法包括DOCK、5AutoDock、6GOLD7等。随着深度学习在各个领域的卓越成就，基于深度学习的药物设计应用和模型不断涌现。Preuer等人。构建了一个前馈神经网络，并提出了一个名为 DeepSynergy 8 的模型来预测抗癌药物的协同作用。DeepTox 9 由一个深度神经网络组成，被提出用于毒性预测，并在 Tox21 挑战数据集中表现良好。10 BSite-pro 11 使用随机森林分类器仅基于序列来预测蛋白质结合位点。Lenselink 等人证明深度神经网络的表现优于生物活性基准集。12 Ciriano 等人总结了最近基于机器翻译的蛋白质化学计量建模
由晶体学电子密度引导的蛋白质集合的生成建模
蛋白质是动态分子，在生物过程中和其他方面的热力学采样构象中的状态之间的过渡。尽管由X射线晶体学生成的模型通常描绘了单个构象，但这实际上是一个集合度量。蛋白质晶体是一个巨大的分子阵列，从衍射中重建的电子密度可捕获该阵列中原子位置之间的变异性。随着蛋白质链中的灵活性的增加，电子密度越来越散布。由于难以识别和建模特定构象产生平均密度，因此通常仅以B因子的形式间接报告最佳拟合模型周围的变异性。然而，如果可检测到的晶体学者在多个替代位置（通常称为Altlocs）中的原子模型。交替位置的蛋白质主链段仍然不足以识别，因为大多数可视化平台（例如Pymol和Chimerax）以及使用结构模型作为输入（例如Gromacs）的程序完全忽略了Altloc或用简单的启发式方法来解决它们[4]。最近的工作[11]创建了从PDB结构中提取的Altloc的全面目录，这表明该数据集应在努力中使用单个序列预测多个结构的努力。有趣的是，作者表明，对于一组良好的分离和稳定的Altlocs，即使结构合奏预测因子识别该区域是灵活的，他们也无法捕获实验确定的构象甚至骨架构象分布的双峰性。