Guide to Biomolecular Simulations pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Oren M. Becker

出品人:

頁數:203

译者:

出版時間:2005-12-22

價格:USD 139.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781402035869

叢書系列:

圖書標籤:

• Biomolecular Simulations
• Molecular Dynamics
• Computational Biology
• Biophysics
• Molecular Modeling
• Simulation Methods
• Proteins
• DNA
• RNA
• Computational Chemistry

《生物分子模擬導論：方法、應用與挑戰》 內容概要： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的生物分子模擬領域的導論。我們聚焦於當前計算化學和生物物理學研究中最前沿、應用最廣泛的模擬技術，旨在幫助研究人員和高年級本科生、研究生理解這些強大工具背後的理論基礎、實際操作流程以及它們在解決復雜生物學問題中的潛力與局限性。本書不追求成為某一特定軟件手冊的替代品，而是緻力於構建一個堅實的理論框架，使讀者能夠批判性地選擇、應用和解釋模擬結果。 第一部分：基礎與理論框架 第一章：計算生物物理學的基石 本章首先確立瞭分子模擬在現代生物學研究中的核心地位。我們將探討模擬如何彌補實驗技術的不足，提供原子尺度的、時間分辨的動態圖像。內容涵蓋瞭分子模擬的哲學基礎——即通過求解或近似求解薛定諤方程和牛頓運動方程來描述係統的演化。重點介紹瞭配位勢能函數（Force Fields）的概念，這是所有經典分子模擬的基石。我們詳細剖析瞭當前主流力場（如AMBER, CHARMM, OPLS等）的構成要素，包括範德華項、靜電項、鍵閤項（鍵長、鍵角、二麵角）的數學形式及其參數化的挑戰。此外，本章還討論瞭量子化學方法（如密度泛函理論DFT）在描述反應位點或高精度勢能麵構建中的作用，並闡述瞭如何將高精度但計算成本高的量子方法與高效的經典分子力場結閤起來，形成QM/MM混閤方法的必要性。 第二章：統計力學與采樣理論 分子模擬的真正威力在於其連接微觀運動與宏觀可觀測量的統計力學基礎。本章深入講解瞭係綜理論，包括微正則係綜、正則係綜和等溫等壓係綜。我們詳細闡述瞭平衡態分子動力學（MD）模擬的原理，特彆是如何利用熱力學積分和速度重標度算法來精確計算熱力學可觀測量（如自由能、熱容等）。采樣問題是分子模擬的核心挑戰，因此本章花費大量篇幅討論“自由能景觀”的概念。我們將介紹超越標準MD的先進采樣技術，如增強采樣方法（Enhanced Sampling）。這包括Metadynamics（元動力學）、Umbrella Sampling（傘形采樣）以及它們的變體。我們不僅解釋瞭這些方法的數學原理，還討論瞭如何根據具體生物係統（如蛋白質摺疊、膜蛋白嵌入）的復雜性和時間尺度，選擇最閤適的增強策略。 第二部分：核心模擬方法與技術 第三章：分子動力學模擬：從理論到實踐 本章聚焦於分子動力學（MD）模擬的實際操作層麵。從係統準備開始，詳細講解瞭如何構建初始結構、添加溶劑模型（顯式與隱式溶劑的優劣）、設置適當的邊界條件（周期性邊界條件）以及選擇閤適的積分算法（如Verlet算法及其改進）。模擬的穩定性與準確性高度依賴於時間步長的選擇和溫度/壓力控製算法（如Nosé-Hoover, Langevin動力學）。我們將詳細分析這些算法的適用場景和潛在數值誤差。此外，本章還涵蓋瞭模擬結果的分析技術，包括RMSD、RMSF的計算、氫鍵網絡分析以及殘基接觸圖的構建。重點講解瞭如何處理模擬軌跡中的周期性邊界效應和數據分析中的係統性偏差。 第四章：濛特卡洛方法與統計抽樣 與基於牛頓運動的MD不同，濛特卡洛（MC）方法通過隨機行走和接受/拒絕標準（如Metropolis準則）來采樣構象空間。本章係統地介紹瞭MC方法在生物分子模擬中的應用，尤其是在優化構象、配體對接和結構預測中的優勢。我們對比瞭MC和MD在采樣效率和對勢能敏感性上的差異。重點討論瞭如何設計高效的試探步（Move Set）來避免陷入局部最小值，尤其是在模擬具有高度約束的分子（如核酸或復雜大分子）時。本章還將涉及MC方法在計算配體-受體結閤自由能估計中的應用，例如與自由能微擾（FEP）方法的結閤。 第五章：自由能計算的精密工程 自由能是描述係統穩定性和反應驅動力的終極熱力學量。本章深入探討瞭計算生物分子係統自由能的各種高級技術，這些技術對於藥物設計和酶催化機理研究至關重要。我們將詳細闡述準平衡自由能方法（如Thermodynamic Integration, TI）和非平衡方法（如Exponential Extrapolation, WAXS）的理論細節和實際應用中的陷阱。重點介紹最為精確但計算量巨大的自由能微擾（FEP）方法，並探討如何通過“熱力學路徑設計”和“窗口優化”來提高FEP的收斂速度和準確性。此外，本章還將涵蓋快速且實用的端點方法（Endpoint Methods），如GBSA/PBSA（格林函數/泊鬆-玻爾茲曼錶麵活性）方法，並批判性地分析它們在處理非極性環境和復雜電荷分布時的局限性。 第三部分：特定領域的應用與前沿挑戰 第六章：膜蛋白與脂質雙分子層模擬 膜蛋白是藥物靶點中的重要類彆，但由於其在非生理環境下的不穩定性，模擬研究極具挑戰性。本章專門討論膜環境下的模擬技術。內容包括如何準確構建脂質雙分子層模型，選擇閤適的膜力場參數，以及處理膜的柔性和麯率對嵌入蛋白構象的影響。我們將探討在恒定膜張力或恒定麵積下進行模擬的必要性，並介紹如何利用拉伸模擬來研究膜的物理性質（如膜的滲透性和彈性模量）。 第七章：分子對接與虛擬篩選 在本章中，我們將討論如何利用分子模擬技術進行高通量和高精度藥物發現。分子對接（Docking）作為快速篩選工具，其原理、評分函數的設計（包括基於知識、基於力場和基於能量的評分）是重點。我們對比瞭剛性對接和柔性對接方法的差異及其適用性。隨後，我們將探討如何將更精確的模擬技術（如FEP或MM/GBSA）集成到虛擬篩選流程中，以驗證和優化對接結果，從而實現更可靠的“二次篩選”策略。 第八章：時間尺度與多尺度建模 生物過程往往跨越皮秒到秒甚至更長的時間尺度，這超齣瞭標準MD模擬的能力範圍。本章探討瞭如何通過時間尺度擴展技術來解決這一限製。我們將詳細介紹Coarse-Grained（CG，粗粒化）模型，包括MARTINI等主流CG力場的構建理念、應用場景及其在模擬核糖體、病毒衣殼等大係統中的優勢。我們還將討論如何有效地進行CG模擬與全原子（All-atom, AA）模擬之間的映射和信息傳遞，實現真正的多尺度模擬框架。 結語：麵嚮未來的計算生物物理學 總結當前模擬技術麵臨的主要挑戰，包括力場持續改進的必要性、計算資源的限製以及“錯誤輸入的錯誤輸齣”（Garbage In, Garbage Out）原則的警示。展望未來，本章將簡要介紹機器學習在勢能麵構建、力場參數化以及快速軌跡分析中的新興應用，強調跨學科閤作對推動生物分子模擬嚮前發展的重要性。

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這書實際上是坐著寫給哈佛大學本科生的一本實驗教材，初學者照著這書一步步熟悉操作倒是不錯，隻不過裏麵很多東西都沒講清楚，畢竟是本科生實驗教材，不可能有太多理論深入

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這書實際上是坐著寫給哈佛大學本科生的一本實驗教材，初學者照著這書一步步熟悉操作倒是不錯，隻不過裏麵很多東西都沒講清楚，畢竟是本科生實驗教材，不可能有太多理論深入

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