益效果及優(yōu)點：
[0045] 1.本發(fā)明通過量子力學(xué)計算得到二肽模型在不同構(gòu)象下的能量，多極距展開屬性 的參數(shù)信息。
[0046] 2.通過量子力學(xué)計算得到的參數(shù)信息訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得通過二肽構(gòu)象中各 原子之間的距離便可快速得到二肽模型在不同構(gòu)象下的多極距展開的參數(shù)信息。
[0047] 3.相比于量子力學(xué)計算得到二肽模型的能量，多極距等物理化學(xué)信息，本發(fā)明在 達(dá)到要求精度的前提下，計算量大大減少，耗時更短。
[0048] 4.相比于已有的力場，本發(fā)明對不同的二肽模型構(gòu)象有其相應(yīng)的參數(shù)，精度更高， 在動力學(xué)模擬的過程中，更符合實際。
【附圖說明】
[0049] 圖1是本發(fā)明的計算方法流程圖；
[0050] 圖2是二肽構(gòu)象的球棍模型圖；
[0051] 圖3是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，輸出，隨機選擇數(shù)據(jù)的示意圖；
[0052] 圖4是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、隱層、輸出層的示意圖；
[0053] 圖5是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的能量結(jié)果的回歸圖；
[0054] 圖6是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的電荷結(jié)果的回歸圖；
[0055] 圖7是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的偶極距結(jié)果的回歸圖；
[0056] 圖8是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的四極距結(jié)果的回歸圖；
[0057] 圖9是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的能量結(jié)果的誤差分布圖；
[0058] 圖10是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的電荷結(jié)果的誤差分布圖；
[0059] 圖11是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的偶極距結(jié)果的誤差分布圖；
[0060] 圖12是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的四極距結(jié)果的誤差分布圖；
[0061] 圖13是空間中兩個二肽構(gòu)象的相對位置示意圖；
[0062] 圖14是空間中一組兩個二肽構(gòu)象間的相互作用能曲線圖；
[0063] 圖15是空間中一個二肽構(gòu)象和水分子的相對位置示意圖；
[0064] 圖16是空間中一組二肽構(gòu)象和水分子間的相互作用能曲線圖。
【具體實施方式】
[0065] 下面結(jié)合實例對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0066] 本發(fā)明的內(nèi)容在于提供了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二肽模型多極展開屬性的算 法方法。其中，多極展開屬性包括原子的電荷、偶極距、四極距。非多極距屬性包括二肽模 型的能量。
[0067] 如圖1所示，本發(fā)明包括以下步驟：
[0068] 首先通過量子力學(xué)計算軟件Gaussian在固定二肽構(gòu)象的二面角的前提下優(yōu)化不 同二肽構(gòu)象的結(jié)構(gòu)，計算二肽構(gòu)象的能量、多極展開屬性等物理化學(xué)參數(shù)。然后，選擇部分 二肽構(gòu)象的原子間相互距離以及原子的物理化學(xué)參數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。再之后，通過剩余二肽構(gòu) 象中原子間的相互距離以及訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測剩余二肽構(gòu)象的能量，多極距等物 理化學(xué)參數(shù)。最后，通過已有的構(gòu)象之間的相互作用能，構(gòu)象與水分子之間的相互作用，隨 機生成的二肽構(gòu)象之間的相互作用能，隨機生成的二肽構(gòu)象與水分子之間的相互作用能來 驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果在動力學(xué)模擬過程中的應(yīng)用效果。
[0069] 方法的具體步驟：
[0070] (1)通過量子力學(xué)計算得到二肽的物理化學(xué)參數(shù)
[0071] 第一步從數(shù)據(jù)庫中選擇二肽構(gòu)象。
[0072] 所有的氨基酸均從FOX CHASE CANCER CENTER進(jìn)行下載。鏈接為http: // dunbrack.fccc.edu/。
[0073]我們以絲氨酸（Ser)為例進(jìn)行說明，所選Ser的構(gòu)象個數(shù)為n_conf，Ser的某一構(gòu) 象如圖2所示，Ser有n個原子。
[0074]
【主權(quán)項】
1. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特征在于包括W下步驟： 通過量子力學(xué)計算軟件Gaussian優(yōu)化不同二膚構(gòu)象的結(jié)構(gòu)，并計算其物理化學(xué)參數(shù) 及原子間相互距離； 選擇部分二膚構(gòu)象的原子的物理化學(xué)參數(shù)W及原子間相互距離訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得 到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)；并通過剩余的二膚構(gòu)象作為測試集驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù) 測結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于；所述物理化學(xué)參數(shù)包括能量、電荷、偶極距、四極距。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于；所述通過量子力學(xué)計算軟件Gaussian優(yōu)化不同二膚構(gòu)象的結(jié)構(gòu)，并計算其物理化 學(xué)參數(shù)及原子間相互距離包括W下步驟： 從數(shù)據(jù)庫中選擇二膚構(gòu)象模型，并通過Gaussian軟件優(yōu)化得到二膚構(gòu)象，經(jīng)量子力學(xué) 計算得到二膚構(gòu)象的能量、電荷、偶極距、四極距；通過二膚構(gòu)象中各原子的位置得到各原 子之間的相互距離。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于：所述選擇部分二膚構(gòu)象的原子的物理化學(xué)參數(shù)W及原子間相互距離訓(xùn)練BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)包括W下步驟： 將二膚構(gòu)象的能量、電荷、偶極距、四極距作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，將各原子之間的相 互距離作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于；所述通過剩余的二膚構(gòu)象作為測試集驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果包括W下步驟： 從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，通過兩個二膚構(gòu)象之間的相互作用能驗證神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果； 從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，通過二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用能驗證 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果； 隨機生成若干對二膚構(gòu)象，通過隨機生成的二膚構(gòu)象之間的相互作用能驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的預(yù)測結(jié)果； 隨機生成若干對二膚構(gòu)象，通過隨機生成的二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用能驗證 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于所述從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，通過兩個二膚構(gòu)象之間的相互作用能驗 證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果包括W下步驟： 從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，得到兩個二膚構(gòu)象之間的相對位置，并通過量 子力學(xué)計算軟件Gaussian得到兩個二膚構(gòu)象之間的相互作用能A ; 根據(jù)所得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)、通過分子力學(xué)軟件Tinker得到兩個二膚構(gòu) 象之間的相互作用能B; 將相互作用能A作為真值，通過統(tǒng)計分析誤差驗證預(yù)測結(jié)果。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于所述從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，通過二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用 能驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果包括W下步驟： 從數(shù)據(jù)庫中選擇剩余的二膚構(gòu)象模型，得到二膚構(gòu)象與水分子的相對位置，并通過量 子力學(xué)計算軟件Gaussian得到二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用能C; 根據(jù)所得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)、通過分子力學(xué)軟件Tinker得到二膚構(gòu)象與 水分子之間的相互作用能D; 將相互作用能C作為真值，通過統(tǒng)計分析誤差驗證預(yù)測結(jié)果。
8. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于所述隨機生成若干對二膚構(gòu)象，通過隨機生成的二膚構(gòu)象之間的相互作用能驗證神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果包括W下步驟： 隨機生成若干對二膚構(gòu)象，得到兩組二膚構(gòu)象間的相對位置，并通過量子力學(xué)計算軟 件Gaussian得到兩組二膚構(gòu)象間的相互作用能E; 根據(jù)所得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)、通過分子力學(xué)軟件Tinker得到兩組二膚構(gòu) 象間的相互作用能F; 將相互作用能E作為真值，通過統(tǒng)計分析誤差驗證預(yù)測結(jié)果。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二膚模型多極展開屬性計算方法，其特 征在于所述隨機生成若干對二膚構(gòu)象，通過隨機生成的二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用 能驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果包括W下步驟： 隨機生成若干對二膚構(gòu)象，得到二膚構(gòu)象與水分子之間的相對位置，并通過量子力學(xué) 計算軟件Gaussian得到二膚構(gòu)象與水分子之間的相互作用能G; 根據(jù)所得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)、通過分子力學(xué)軟件Tinker得到二膚構(gòu)象與 水分子之間的相互作用能H; 將相互作用能G作為真值，通過統(tǒng)計分析誤差驗證預(yù)測結(jié)果。
【專利摘要】本發(fā)明涉及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測二肽模型多極展開屬性計算方法，包括以下步驟：通過量子力學(xué)計算軟件Gaussian優(yōu)化不同二肽構(gòu)象的結(jié)構(gòu)，并計算其物理化學(xué)參數(shù)及原子間相互距離；選擇部分二肽構(gòu)象的原子的物理化學(xué)參數(shù)以及原子間相互距離訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理化學(xué)參數(shù)；并通過剩余的二肽構(gòu)象作為測試集驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測代替量子力學(xué)計算Gaussian軟件進(jìn)行的量子力學(xué)計算。在基于力場信息的分子力學(xué)模擬的基礎(chǔ)上，本發(fā)明可以快速的針對不同構(gòu)象給出二肽的能量，多極距等物理化學(xué)參數(shù)等信息。在可接受的誤差范圍內(nèi)，極大地減少了計算的時間和計算量，大大地提高了動力學(xué)模擬過程中的精度。
【IPC分類】G06F17-50, G06N3-02
【公開號】CN104715096
【申請?zhí)枴緾N201310690175
【發(fā)明人】李國輝, 李焱, 彭向達(dá), 張鼎林
【申請人】中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所
【公開日】2015年6月17日
【申請日】2013年12月12日