检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:金薪盛 何晓 JIN Xinsheng;HE Xiao(School of Chemistry and Molecular Engineering,East China Normal University,Shanghai 200241,China;New York University-ECNU Center forComputational Chemistry at NYU Shanghai,Shanghai 200062,China)
机构地区:[1]华东师范大学化学与分子工程学院,上海200241 [2]上海纽约大学计算化学中心,上海200062
出 处:《应用技术学报》2019年第3期279-282,共4页Journal of Technology
基 金:国家自然科学基金项目(21922301,21673074,21761132022);国家重点研发计划(2016YFA0501700);上海市自然科学基金(18ZR1412600)资助
摘 要:化学位移是核磁共振波谱(nuclear magnetic resonance spectrum,NMR)的一项重要参数,由于其对原子周围化学环境十分敏感,因此化学位移的理论计算在生物大分子的结构预测中扮演着重要的角色[1-2]。目前预测生物大分子NMR化学位移的理论方法主要分为两类:一类是从实验数据拟合得到的经验或者半经验方法[3-4];另一类是基于量子力学理论的从头计算方法[5-7]。与前者相比,量子力学方法不依赖数据集,针对不同体系具有很好的移植性。由于量子力学方法需要的计算时间随计算体系的大小呈多项式增长,因此人们基于“化学局域性”原理发展了分块量子化学方法来提高计算效率。本课题组长期致力于分块量子化学方法的发展,针对生物大分子的NMR化学位移精确预测发展了自动分块的大分子NMR化学位移计算方法(automated fragmentation,AF-NMR)。本文简要介绍本课题组在这方面的研究进展。
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