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1. c6--环结构补氢

PDB(Protein Data Bank)是一种最常用于存储蛋白质结构的文件。而我们在研究蛋白质构象时,往往更多的是考虑其骨架,因此在很多pdb文件中直接去掉了氢原子。但是在我们构建蛋白质力场时,又需要用到这些氢原子。因此这个流程就变成了,在预测蛋白质构象时,不考虑氢原子,然后在力场构建的步骤去添加氢原子。由于氢原子的位置相对其连接的重原子来说,是相对比较固定的,而且最低能量位置也比较容易找到。因此常见的策略是,先在大致合理的位置补充上氢原子,再通过能量优化算法去优化氢原子的位置,使其处于一个更加合理的最终位置。而我们得到了这个氢原子的最终位置和重原子的位置之后,就可以对该蛋白质进行分子动力学的演化。本文主要介绍上述提到的,为蛋白质分子在大致合理的位置添加氢原子的算法。

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基于协同过滤的推荐引擎(理论部分)

记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西

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基于协同过滤的推荐引擎(理论部分)

记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西

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分子动力学模拟之SETTLE约束算法

在上一篇文章中,我们讨论了在分子动力学里面使用LINCS约束算法及其在具备自动微分能力的Jax框架下的代码实现。约束算法,在分子动力学模拟的过程中时常会使用到,用于固定一些既定的成键关系。例如LINCS算法一般用于固定分子体系中的键长关系,而本文将要提到的SETTLE算法,常用于固定一个构成三角形的体系,最常见的就是水分子体系。对于一个水分子而言,O-H键的键长在模拟的过程中可以固定,H-H的长度,或者我们更常见的作为一个H-O-H的夹角出现的参量,也需要固定。纯粹从计算量来考虑的话,RATTLE约束算法需要迭代计算,LINCS算法需要求矩阵逆(虽然已经给出了截断优化的算法),而SETTLE只涉及到坐标变换,显然SETTLE在约束大规模的水盒子时,性能会更加优秀。

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