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关于第一性原理/量子化学计算的在线课程通知
zxc10086110 2020-8-31 16:31
@全体成员 正规国家事业单位下属培训中心主办 由中科院力学所副研究员主讲 分子动力学培训 一、第一性原理计算模拟VASP实战培训班 2020年09月10日— 2020年09月13日 (线上直播) 二、量子化学计算Gaussian理论与实战 2020年09月10日— 2020年09月13日 (线上直播) 三、材料模拟及分子动力学实战班 2020年09月17日— 2020年09月20日 (线上直播) 报名联系方式: 李子康(老师) 手机(微信同号):17777851320 官方咨询QQ:3255984613 备注:正规增值税发票,可以开具培训费、会议费、资料费。 第一性原理VASP模拟计算 QQ群群号:829032652(加群备注:李子康邀请) 量子化学计算Gaussian QQ群群号:1105399974(加群备注:李子康邀请) 材料模拟QQ群群号:624464591(加群备注:李子康邀请) Gaussian-量子化学计算.pdf VASP-第一性原理.pdf 材料模拟.pdf
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90年后,科学家揭示了苯的结构
热度 3 zhpd55 2020-3-7 17:57
90年后,科学家揭示了苯的结构 诸平 Fig. 1 DVMS structures for benzene. a Voronoi site for the RHF/6-31G(d) wavefunction. The electron positions of an arbitrary spin are shown as small yellow spheres. b Cross sections through the wavefunction around the Voronoi site in a C–C bonding electrons are shown as blue lobes. C–H bonds are shown in grey. c. Voronoi site showing staggered spins. The electron positions of each spin are respectively shown as small yellow and green spheres. d. Cross sections around the Voronoi site in c. The two spins of the C–C bonding electrons are shown in blue and red. C–H bonds are shown in grey. Credit:Nature Communications(2020). DOI: 10.1038/s41467-020-15039-9 苯的结构是一名不知名的奥地利中学教师约瑟夫·劳施密特( Josef   Loschmidt in full Johann Joseph Loschmidt , born May 15, 1821, Putschin, Bohemia, Austrian Empire —died July 8, 1895, Vienna , Austria ),早在 1861 年就已经得知苯环的结构了,这是在著名化学家凯库勒( Friedrich August Kekulé , 1829-1896 )梦里幻想苯环结构之前的事。因为 六元芳环在生物学中无处不在, 它是 DNA 和蛋白质以及木质生物质和石油 的组成部分 。芳族环和芳族结构在星际空间中观察到,在一般情况下,被认为是遍及星际介质。共轭六元环也是石墨烯的基本组成部分,石墨烯是具有惊人电子特性的材料。因此,对其结构的研究意义重大。 据澳大利亚研究委员会 ( Australian Research Council , ARC ) 激子科学卓越中心( ARC Centre of Excellence in Exciton Science )2020年 3 月 5 日提供的消息, 90 年后,科学家揭示了苯的结构。相关研究结果于 2020 年 3 月 5 日已经在《自然通讯》( Nature Communications )杂志网站发表—— Yu Liu , Phil Kilby , Terry J. Frankcombe , Timothy W. Schmidt . The electronic structure of benzene from a tiling of the correlated 126-dimensional wavefunction, Nature Communications , 2020, volume11, Articlenumber:1210. DOI: 10.1038/s41467-020-15039-9 图1是苯的DVMS结构。a. 是RHF/6-31G(d)波函数的Voronoi站点(Voronoi site)。任意自旋的电子位置显示为黄色小球。b. 在C-C键电子中,Voronoi站点周围波函数的横截面显示为蓝色瓣;C-H键显示为灰色。c. Voronoi站点显示交错旋转。每个自旋的电子位置分别显示为黄色和绿色小球。d. c中Voronoi站点周围波函数的横截面。C–C键合电子的两个自旋以蓝色和红色显示。C-H键显示为灰色。图片来源: Nature Communications (2020) . DOI: 10.1038/s41467-020-15039-9 .顺便介绍一下 Voronoi 图, Voronoi 图是一种重要的几何结构,它既是一种行之有效的空间剖分和聚类方法,又具有骨架的特性。它按照站点( sites )集合中元素的最近邻属性将空间划分成许多单元区域。在不同应用背景下,根据生成空间、测量距离以及站点等定义条件的不同,又产生了不同类型的 Voronoi 图。 ARC激子科学卓越中心、澳大利亚新南威尔士大学(University of New South Wales,UNSW)和澳大利亚联邦科学与工业研究组织(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, CSIRO)之间的合作解决了化学的基本谜团之一,其结果可能会对太阳能电池,有机发光二极管和其他下一代技术的未来设计产生影响。 自20世纪30年代以来,化学界内部就苯的基本电子结构展开了激烈的争论。近年来,这种争论变得更加紧迫,因为包含六个碳原子和六个氢原子的苯(C 6 H 6 )是许多光电材料的基本组成部分,这正在彻底改变可再生能源和电信技术。扁平的六角环也是DNA、蛋白质、木材和石油的组成部分。围绕苯分子结构的争论之所以出现,是因为尽管它的原子成分很少,但电子以不仅包括四个维度(four dimensions,如我们日常的“大”世界),而且包括126个维度的状态存在。 到目前为止,分析复杂的系统被证明是不可能的,这意味着无法发现苯电子的精确行为。这就是一个问题,因为如果没有这些信息,该分子在技术应用中的稳定性将永远无法被完全理解。 但是,现在,由ARC卓越科学中心和新南威尔士大学悉尼分校(UNSW Sydney)的蒂莫西·施密特( Timothy Schmidt )领导的科学家,成功地揭开了谜底-结果令人惊讶。他们发表在《自然通讯》杂志上论文,解开了126个维度的谜团。 蒂莫西·施密特教授与来自UNSW和CSIRO的Data61( CSIRO’s Data61 )的同事们一起,对苯分子应用了一种基于动态Voronoi大都会采样(dynamic Voronoi Metropolis sampling, DVMS)的复杂算法,以便在所有126个维度上绘制其波函数。 解决复杂问题的关键是由合作者CSIRO的Data61菲尔·基尔比博士(Dr. Phil Kilby)开发的新数学算法。该算法允许科学家将维空间划分为等效的“平铺”(equivalent tiles),每个平铺对应于电子位置的排列。 科学家特别感兴趣的是理解电子的“自旋”。所有电子都有自旋 , 这是产生磁力以及其他基本力的特性,但它们如何相互作用是从发光二极管到量子计算的广泛技术之基础。 蒂莫西·施密特教授说:“我们发现的结果非常令人惊讶。”“既有具有上自旋双键的电子,也有具有下自旋单键的电子,反之亦然。”“这并非化学家对苯的想法。本质上,它通过使彼此排斥的电子相互排斥,从而降低了分子的能量,使其更稳定。” 来自Data61的合作者菲尔·基尔比博士补充说:“尽管是针对这种化学背景而进行的开发,但是我们为“与约束条件匹配”而开发的算法 , 其应用范围并非仅仅而已,它也可以应用于从工作人员名册到肾脏交换计划的广泛领域。”更多信息请注意浏览原文或者相关报道。如理论家们最终证明,“弯箭”能说明化学反应的真相( Theoreticians finally prove that 'curly arrows' tell the truth about chemical reactions )—— Yu Liu , Philip Kilby , Terry J. Frankcombe , Timothy W. Schmidt .Calculating curly arrows from ab initio wavefunctions. Nature Communications , 2018,Volume9, Articlenumber:1436. DOI: 10.1038/s41467-018-03860-2 Abstract The electronic structure of benzene is a battleground for competing viewpoints of electronic structure, with valence bond theory localising electrons within superimposed resonance structures, and molecular orbital theory describing delocalised electrons. But, the interpretation of electronic structure in terms of orbitals ignores that the wavefunction is anti-symmetric upon interchange of like-spins. Furthermore, molecular orbitals do not provide an intuitive description of electron correlation. Here we show that the 126-dimensional electronic wavefunction of benzene can be partitioned into tiles related by permutation of like-spins. Employing correlated wavefunctions, these tiles are projected onto the three dimensions of each electron to reveal the superposition of Kekulé structures. But, opposing spins favour the occupancy of alternate Kekulé structures. This result succinctly describes the principal effect of electron correlation in benzene and underlines that electrons will not be spatially paired when it is energetically advantageous to avoid one another.
个人分类: 新观察|9674 次阅读|4 个评论
招聘计算机辅助药物设计研究员
chemicalbond 2015-8-20 11:27
由于业务扩大,我们急需招聘新员工。因为时常有网友在科学网向我询问工作机会,所以在这里简单发布一下这个消息。 工作内容:利用计算化学和分子模拟技术进行小分子药物设计 工作地点:北京 最低要求:计算化学,理论化学,药物化学,生物物理等专业硕士学位;熟悉分子模拟软件;熟悉蛋白结构;愿意学习新知识新技能。 本实验室提供非常难得的和国际一流药物设计专家一起学习和交流的机会,通过有效的培训和实战,研究员可能在很短时间内大幅度地提高各种技能与技巧,熟悉各种药物靶点,为以后的职业生涯打下坚实的基础。 有兴趣的网友请及时发短消息和我联系。谢谢关注。
个人分类: 其它|128 次阅读|0 个评论
过渡态能量比中间体还低(negative TS)
yanrding 2015-1-19 13:05
理论计算时,会遇到这样的问题: 不考虑零点能时,得到了过渡态TS,能量比中间体稍高(如果这时还低那就不合理了), 但考虑了零点能之后,TS能量比中间体还低(当然也不会低太多)。我叫它 negative TS。 这有两种可能:1.实际上有TS,但计算方法的问题造成的,2. 实际上没有TS。 无论哪种情况,有一点是明确的,即这个TS的能垒不会太高(除非计算方法特别糟糕)。 遇到这样的问题,一般可以提一句,然后说这是个比较常见的问题,再引用一下文献(比如我们的这几篇),基本就可以了。 1. Wu, X.-N.; Zhao, Y.-X.; Xue, W.; Wang,Z.-C.; He, S.-G.; Ding, X.-L. Active Sites of Stoichiometric Cerium OxideCations Probed by Reactions with Carbon Monoxide and SmallHydrocarbon Molecules, Phys. Chem. Chem.Phys. 2010, 12 , 3984-3997. 2. Zhao, Y.-X.; Wu, X.-N.; Ma, J.-B.; He, S.-G.; Ding, X.-L. Experimental and Theoretical Study of the Reactions between Vanadium-SiliconHeteronuclear Oxide Cluster Anions with N-Butane, J. Phys. Chem. C 2010, 114 , 12271-12279. 3. Ma, J.-B.; Wu, X.-N.; Zhao, Y.-X.; Ding, X.-L.; He, S.-G. Methane Activation by Clusters: A Comparative Study, Phys.Chem. Chem. Phys. 2010, 12 , 12223-12228. 以及同行的一篇 4. Feyel, S.; Döbler, J.; Hoeckendorf, R.; Beyer, M. K.; Sauer,J.; Schwarz, H. Activation of Methane by Oligomeric : TheRole of Oxygen-Centered Radicals in Thermal Hydrogen-Atom Abstraction, Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47 , 1946-1950.
个人分类: 我的论文|11483 次阅读|0 个评论
为计算化学正名——从今年的诺贝尔化学奖谈起(2)
热度 12 hiyesterday 2013-10-20 00:30
关于撤销本篇博文中评论回复言论的公开声明 上周本文的第一篇发表之后被选为精选,一时之间还上了首页头条,这很出乎我的意料。其实那篇文章只是一时激动写的,而且也仅仅是序言加通论之类没什么营养的东西,能获得这么大的关注说明大家对于本次诺贝尔化学奖的关注度还是很高的。因为科研工作比较紧张,只能拿出周末时间来写,所以时隔时间很长还望见谅。 二. 论计算化学的研究目的和可靠性 本来我在这一章打算写的是《论计算化学为什么是可信的》,但是写作的过程中发现,要想论述清楚这个问题,就绕不开“计算化学的研究目的”这一问题,所以我决定在这一章中同时论述这两个问题。首先我们需要明确一个概念,那就是化学研究的是什么?有人认为只有牵扯到化学键的断裂和生成的才是化学,所以像我们这些使用不改变化学键的分子动力学方法的就不是在做化学的研究。其实我想说这种想法是狭隘的。关于“化学”的定义,无论是维基百科还是普通化学或无机化学的教科书上的解释都大同小异,综合一下这这些定义就是 “化学是一门研究物质的组成、结构、性质及其变化规律的一门学科” 。简单来说,化学是一门研究“ 物质 ”的科学。化学研究中有相当大的部分是在研究物质的化学变化,也就是化学键的生成和断裂的,但是这不能否认研究物质的组成、结构、性质的课题就不是化学的研究。早期化学研究的重点在于化学反应,所以对于物质性质等的研究就被很多人漠视了。然而随着科技的发展,化学家发现、合成以及表征出的分子结构越来越复杂(特别是生物大分子),对于分子性质研究的难度也越来越高,因此分子性质研究的重要性也就不言而喻了。 对于分子性质的研究同样也分为实验和理论。实验化学家为某种物质的性质总结出了第一手的实验现象和数据,当他们无法解释他们观察到现象和数据时,就需要理论化学家出马了。理论化学家会先使用物理化学(注 1 )的一些原理去解释这些现象和数据,如果还是无法解释,就需要借助计算化学力量。 如果说实验化学家是在用烧杯和试管做实验的话,那么计算化学家就是在用计算机搭建的 模型 作实验。在这里我需要特别强调一下“ 模型 ”的概念,所谓 模型 就是“科学研究中对事物的 合理简化 ” ( 维基百科 )。简化的模型在各个学科,特别是物理学中有着大量的应用,很多物理定律都是从简单的模型出发,一步一步的总结出来的。简化模型跟实际体系相比肯定会有误差,但是如果这个误差对于研究目的影响很小,那么这个模型的误差就可以忽略。比如研究自由落体时只要物体的密度很大,高度不是太高,那么空气阻力和海拔高度的影响就可以忽略。对于复杂的化学和生物体系,因为相互作用太多,很难搞清楚影响某一性质的主要因素是什么。这时候简化模型的作用就出来了,将相互作用的分子一一抽取出来现,就可以分别研究研究他们之间的相互作用了。所以说,计算化学“模型”的性质本身就说明了计算化学不可能也不需要完全精确地模拟一个化学现象的所有细节。 研究任何问题,都不是越精确越好。比如要想计算一个人开车从家到超市需要多长时间,如果非要拿相对论去算,那纯粹就是一件蛋疼加无聊的事情。即使用牛顿力学去解,如果非要把这不长的一路上轮胎磨损对摩擦力的影响也考虑进去,那也是一件十分没必要的事情。所以说,做任何研究的都要考虑到研究的目的以及所需要的精确度,从而决定所使用的研究方法。因此计算化学的研究也应该根据研究体系的性质和研究目的的不同,从而使用不同的计算方法。一般来说体系越大,就越需要简化的计算方法,原因之一是因为高精度的计算量是十分恐怖的。比方说我们组的一个成员之前试图用高精度的 CCSD(T) 方法计算一个仅仅含有十个水分子的团簇,结果在服务器上连续计算了一个多星期也没有完成收敛,最终还是放弃了。原因之二是分子越大,其量子效应就越不明显,对于生物大分子来说,甚至量子化学的计算结果同实验数据的吻合程度反倒还不如经验性的分子力学的结果吻合得好(这是因为分子越大,其基态和激发态的能量差就越小,电子就越容易激发,真实的分子不处于基态的概率就越高。而大多数量化方法计算出的都是基态,反倒是和真实体系相差较大)。至于那些需要计算化学反应,从而必须在大体系中使用量化计算方法的,就可以使用另一个获得今年诺贝尔化学奖的 QM/MM (量子力学 / 分子力学混合模拟)方法,在化学反应的位点(多说一句,在反应位点未知的情况下,往往需要先用经典的分子模拟方法寻找反应位点)使用量子化学模拟,而其他部位则仍然使用经典的分子模拟。 许多人对计算化学的态度是承认量化计算而不承认分子模拟,而他们的理由无非是分子模拟不是“第一性”的而是“经验的”。其实我之前提到过,计算化学本来就是利用简化的模型进行模拟,而模型的准确性并不是由是否是“第一性”决定的,甚至模型简化的程度也并非同所研究性质的精确度有着直接的关联。前面已经提到过,即使是精确度高于分子模拟的量化方法,当其用于计算生物大分子时甚至不如经典分子力学准确,这是因为大部分量化方法计算的是基态,而真实生物大分子的性质往往不是基态时的性质。其他的例子也有,比如使用某些 DFT 方法计算水溶液中 Cl 离子的电荷得到的居然是正值,这完全错了。 所以对于计算化学来说最重要的是,所选择的计算方法是否适合于所研究体系的性质 。这就像早年研究自由落体所用的球,只要密度足够大到能忽视空气阻力,没人在意那个球是拿什么材料做作的。 至于说经典分子模拟为什么有效,那就首先弄要明白一个对于任何化学家来说都是极其重要甚至奉为“公理”一般的概念: 结构决定性质 。这个概念非常重要,我发现许多物理学家对化学研究所产生的误解,往往都是因为没有理解这件事而造成的。所谓“结构决定性质”,就是说建立的模型中,只要结构参数(键长、键角、二面角以及它们所对应的强度,还有电荷和非键相互作用)是正确的,那么其模拟同结构有关的性质所得到的结论几乎都是完全正确。这可以拿现实的模型做例子,比方说用球棍模型搭建一个金刚石结构和一个立方体结构,如果球棍之间的强度是一样的话,通过对模型予以打击就会发现显然金刚石结构更加稳定。这种模型连分子模拟十分之一的精度都没有,但是却得到了和实验现象一样的结果。何况分子力场的建立并非完全都是经验的,分子力场的参数几乎都来自实验或者第一性原理计算,只有在不得已的情况下才需要使用经验的参数。而分子模拟的过程中,分子的运动则是完全符合牛顿力学和统计力学 的规律的,而且其中运用了很多的数学技巧以尽量减小计算过程中所产生的误差。实际上,只要是合理的分子力场,再差也无论如何也不可能将单独的一个 ɑ - 螺旋结构的多肽跑成一个 β - 折叠片结构 。何况用现在的分子力场对很多大分子进行优化之后其结构即使是定量也同实验结果吻合的很好,这说明分子力场的精确性其实是很有保证的。 举个例子来说,前面谈到我们组的一个成员研究由10个水分子组成的团簇的性质,他先用MD来模拟10个水分子,从模拟的轨迹中抽出一些低能量的结构,然后再换用不同基组进行对各个结构进行量子化学的优化计算,最后按优化之后的能量进行排序。结果发现量化计算的排序结果同MD的排序结果基本上是差不多的。所以还是前面的那句话,做计算化学一定要清楚所使用方法的适用范围,像是分子动力学模拟就最适合于对结构和构象的模拟,以及其基于统计力学 的热力学和动力学数据。分子模拟定量计算出的数值同实验数据可能存在一定差异,然而用于定性计算分子的性质同实验相比往往是吻合的。 我已经尽我所能,论述了计算化学的研究目的是什么,以及为什么计算化学是可靠的,如果我说的有什么不对的地方,还请大家批评指正。如果对我的文章有什么不满的话,请不要拿一些近乎“玄学”的大道理来敷衍我。之前戴大教授就嘲笑我说“你只在你的那个茶杯里面尽情跳舞,跟你的茶杯接近物理学领域则是一个大海”,那我只想说这句话我接受了,因为如果不是这样子的话那就不是科学,更不是化学。科学的研究本来就是以小见大,从简单的、局部的体系逐渐推知更复杂、更全面地体系,任何妄图研究整个大海的所有性质的研究注定是要失败的,因为你一旦去考虑一切因素,你就什么因素都考虑不清楚。化学的研究更是如此,因为 化学就是通过研究大海中一杯水,从而了解整个大海的学科 。不同的学科对于大海不同的性质有着不同的研究兴趣,只要能研究清楚其中的任何一个就已经是很伟大的成就了,至于 整个大海 怎么怎么着的,who cares! (未完待续……? 这一次我尝试性地论述了我认为我需要论述的最重要的部分: 计算化学的研究目的及其可靠性。之后虽然还是有内容可以写的,但是我发现当初的目的已经达到了。加之最近实在很忙,所以之后的部分是否有必要写下去,我还在考虑中。即使打算写下去,至少下周应该是写不出来了。 ) 注 1 :之前的《理论化学和计算化学通论》中忘了说明,理论化学是物理化学的一个分支。所谓物理化学是以物理学的角度分析和解释化学现象的一门学科,从这个角度来说广义的“理论化学家”就是物理化学家。但是由于“化学是一门实验科学”的性质,大多数物理化学家仍然会做大量的实验,所以其作为广义的“理论化学家”来说并不像大多数理论物理学家那样只做理论推导就行了。而我们现在所说的狭义的“理论化学家”就是指这些不直接运用实验的手段,而去靠理论推导来分析和解释化学现象的这一批物理化学家们。王鸿飞博主认为“ 2013 诺贝尔化学奖是物理化学和化学物理的胜利 ”,这点我没有异议,因为本来计算化学乃至理论化学都是物理化学的一个分支。但我觉得这跟说“化学的胜利”甚至“科学的胜利”是一样正确的废话。虽然现在漫天都是“学科交叉”神马的,但是无论怎么交叉,就像大学肯定要分专业,研究生必然要定方向一样,一个研究必然有属于它的一个领域。不能因为一个学科应用了大量其他的学科的知识和手段说这个研究属于所有的参与进去的学科。否则的话诺贝尔奖也用不着分什么物理化学生物,直接设立“科学奖”,每年给不超过一定人数的科学家不就得了。对于判断一个研究究竟属于哪个领域其实很简单,那就是看这个研究的目的是什么,其他的交叉学科即使参与得再多,也只不过是工具和手段罢了。 注 2 :我在上一篇博文中提到“计算化学的基础理论大多来源于两部分:量子力学和牛顿力学”,有网友指出我忽略了统计力学。其实并非我是我忘了,而是以我的水平很难用比较简单的语言描述清楚统计力学在分子模拟中的应用。不过既然有网友提议,那我就在这里稍微提一下。这个问题之所以比较难说明,是因为如果仅仅考虑分子模拟的过程的话,统计力学的应用基本上只是涉及了作为有效性前提的各态历经、细致平衡等假设、周期性边界条件以及通过控制分子的运动速度分布而控制体系的温度和压力 等性质之类的比较少的几个方面。统计力学在分子模拟的应用主要在于模拟完成后对于其轨迹的分析上,也就是利用统计力学的知识对模拟轨迹进行分析,以计算各种热力学及动力学性质的计算。因为这些性质是基于统计力学,所以其计算结果在定性上往往也是比较可靠的。 关于撤销本篇博文中评论回复言论的公开声明
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为计算化学正名——从今年的诺贝尔化学奖谈起(1)
热度 51 hiyesterday 2013-10-13 16:07
关于撤销本篇博文中评论回复言论的公开声明 序 几天前的傍晚,实验室的一行人从食堂吃完饭回到实验室,忽然听到今年诺贝尔化学奖授予了Martin Karplus, Michael Levitt和Arieh Warshel,整个实验室炸开了锅。大家各个都兴奋异常,“实验室完全沉浸在一股欢乐的气氛中”(某师妹的原话)。就拿我个人来说,本来周末还有一个组会报告需要准备,但是得知这个消息之后完全就把报告时的事情抛到脑后,跟实验室的同学热烈的讨论起这个事情来了。我们之所以这么兴奋,到不仅仅是“我们老板的又一个老板获得了诺贝尔奖”(某师弟原话),更重要的是,这次的诺奖是我们这一行当得到地最大的认可。另外,此次诺奖帮我们这个专业做了的科普,“之后果壳、松鼠会神马的肯定会有大量的关于MD和QM/MM的科普,以后别人再问我们在做什么,我们再也不用担心怎么去费尽地解释了”(刚才那个师妹的原话)。 但是高兴归高兴,在网上逛了一晚上,发现有很多关于此次诺奖的评论很让人不爽。首先一点就是很多人在吐槽说“你们就不能把诺贝尔化学奖颁给化学家么”、“今年又是理综奖”神马的,直接把我们这帮理论化学的研究生踢出了化学院。对于这种言论我在人人上发了一条状态反吐槽这件事情:“我们这些做理论化学的还真不容易,平时存在感就低,好不容易有个诺奖能怒刷一下存在感了,却还有一大堆人以为我们不是做化学的……”。当然,这件事情源于大众科普的失败,算是大环境的影响,我也只能无奈一下而已。但是之后在科学网这种比较专业的网站上看到 某薛大教授的博文 说是生物信息学获得了今年的诺奖,我就觉得滑稽了。Martin Karplus是分子动力学模拟MD的开拓者,Michael Levitt和Arieh Warshel是量子力学/分子力学混合模拟QM/MM的创始人。这次他们获奖的理由是“为复杂化学系统创立了多尺度模型”,怎么看这次的化学奖都是颁给MD和QM/MM的,硬生生跟生物信息学拉亲戚,就像获不了诺奖的中国人愣是去找外国获奖者的中国亲戚一样,怎么想怎么怪异。我平时是不怎么在网上发言的,但这次我跟这个薛大教授论战了好久,只是薛大教授坚持不放弃他的奇谈怪论不说,还说我这个“搞化学的就不要跟生物掺和”,连“隔行如隔山”这话都说出来了。只是不知我们组半数以上课题的研究对象都是蛋白质、DNA、细胞膜之类的生物大分子,不知道算不算是跟“生物瞎掺和”。直到现在薛大教授仍然不放弃他的奇谈怪论,我也懒得理他了。 如果说薛大教授的言论只是让人觉得可笑的话,科学网上另一个博主 戴大教授 认为今年诺贝尔化学奖是“乌龙”, 计算化学是“高中生就可以做得很好 ”的“一场忽悠起来的泡沫”,我就真的是义愤填膺,气都不知道该往哪儿出了。研究领域是“数理科学-物理学I-光学”(教授本人自己写的)的戴大教授还放豪言说“物理领域很多学科我都不敢发言的,化学任何学科我都可以”,不知道坚持“隔行如隔山”的薛大教授怎么看。 正好这周的组会报告做完了,为了我所从事的“计算化学”这一事业做一个“正名”,也为了反驳这个“化学任何学科都可以发言”的戴大教授的荒谬言论,也同时趁此机会整理一下我这几年研究生做下来对“计算化学”这一领域的理解,我决定写下这一篇博文来阐述我的观点(部分的观点来源我导师平时的教导)。序言有点长了,下面进入正题。因为发现论题太大,所以打算分几个部分来写,下面是第一部分。 一. 理论化学和计算化学通论 任何科学,都由实验和理论两个部分组成。一个真正的科学研究首先是成功地完成实验,之后就是用理论解释实验或者从实验中总结出理论,缺少了哪一部分,那都不是真正的或者说完整的科学研究。最早期科学家大部分是不区分实验和理论的,那时候科学家大部分既做实验也做理论。但是随着科学的发展,无论是实验还是理论都大大的复杂化,科学家同时进行实验和理论的研究变得越来越困难,所以两者开始分工,逐渐产生了实验科学家和理论科学家。物理学发展地最早,所以如今实验物理学和理论物理学都有了各自的庞大领域,甚至在很多大众心目中理论物理学家比实验物理学家更强势(就像我们理论化学研究生的困扰一样,据说某实验物理学研究生在网上发牢骚说: “ 我们做物理学也有做实验的好不好?! ” ) 化学,被称为一门实验科学,甚至有 Chemistry=Chem-is-try 的说法。这种说法,无论是实验化学家还是理论化学家都应该牢记,这告诉我们化学的研究一定要以实验结果为准则,实验就是试金石,是检验理论正确与否的唯一标准。但是这并不是说理论化学就毫无用处,恰恰相反,实验的现象和数据只有通过理论进行符合科学合理地解释,化学才能能真正成为一门科学。这就像当年如果没有原子、分子论,没有元素周期律,那化学( chemistry )永远不会从炼金术( alchemy )变身成为真正的科学一样,如果没有现代化学理论的发展,化学也不会得到真正的发展。有些理论物理学家很不屑我们这些搞理论化学的,说:你们化学也有“理论”么,用的还不都是我们物理的东西。不要忘了 Dirac 说过“大部分物理学和全部化学的数学理论所必需的基础物理定律已经完全知道了,但困难在于严格运用这些定律导致的方程求解起来太复杂。”而将描述原子间的成键相互作用的这些“太复杂”的方程转换为任何化学家都能看懂的化学键理论,就是著名理论化学家 Pauling 的工作。几十年来,无数数理功底不是太好的化学家运用化学键理论解决了无数的化学问题,这正是化学键理论的魅力所在。 理论化学发展到今天,其最大的组成部分就是计算化学。计算化学之所以能在化学领域有着广泛的应用,其原因有二:一是计算化学的基础理论导致化学体系的计算无论是在计算精度还是计算速度上都有极大的优势。计算化学的基础理论大多来源于两部分:量子力学和牛顿力学,这两个学科在化学上的应用则分别诞生了量子化学和分子模拟两个学科。涉及电子的化学反应需要用量子化学来解决,正是因为在量子化学计算上的贡献, Walter Kohn 和 John Pople 才获得了 1998 年的诺贝尔化学奖(要是当年网络普及的话,估计会像今天的一样被中国大众被当成是 “ 理综 ” 奖吧)。而一旦涉及到分子间的相互作用,其量子效应往往可以忽略不计(质量最轻的氢原子除外,所以需要一些其他方法来处理),使用牛顿力学就足以描述,从而大大地简化了计算,这就是分子模拟。而分子模拟中最重要的工具分子动力学模拟 MD ,也终于在今年获得了诺贝尔化学奖,计算化学的两大部分终于都得到了学术上最高荣誉的认可。计算化学大大发展的第二个原因是计算能力大大提升。几十年前计算化学中的很多概念就已经被提出,然而受制于计算能力的限制,计算化学体系几乎是不可能的。然而随着电子计算机的高速发展,根据摩尔定律,计算机的计算能力每 18 个月就翻了一番,而计算成本则降低了一半。这导致以前根本不可能进行的计算化学也得到了日新月异的发展,能进行模拟的体系也越来越大。目前,随着并行计算和 GPU 计算在计算化学中的应用,计算化学可以做的事情也越来越多。有些人可能会不屑地说:这不都是计算机的功劳么?那我倒想反问:现在的那一项最新的实验科学成就不得益于技术的进步呢?如果没有 CERN 的大型强子对撞机, 希格斯- 玻色子能获得今年的诺贝尔物理学奖吗?只有顺应了时代的潮流的人才能不被时代所淘汰,计算机的发展导致了现如今正是计算化学发展的黄金时期,如果真像某戴大教授所说的那样 “ 过二十年再看 ” ,那么就会发现被时代淘汰的人正是那些后知后觉者才对。 (未完待续) 关于撤销本篇博文中评论回复言论的公开声明
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课程预告:分子间的相互作用与药物设计
热度 4 chemicalbond 2013-2-23 16:38
今年4月份将去清华大学友情客串几场课,学生大多数是 化学/生物 类高年级的本科生,内容主要是计算机辅助药物设计的基本原理和实际应用。 这里希望听到读者对讲课内容的建议。也欢迎网友们围观。 谢谢。
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[转载] 大饭桶(dft)居然能超过猜猜谁蛋疼[ccsd(t)]
yanrding 2012-11-23 17:23
DFT中泛函的选择是十分重要的事情。 ----------以下为转载-------------------- 原文网址 http://hi.baidu.com/qidft/item/64a303b1bb092a452aebe3d6 在J Chem Theory Comput 7 (2011) 291-309的Conclusion里,一句话把我震得蛋疼了! PWPB95-D3 yields an excellent result of 2.5 kCal/mol (这里指的是平均偏差), which is better than CCSD(T)云云…… 我的天啊,大饭桶(dft)居然能超过猜猜谁蛋疼 ,DFT要逆天! 实际上,文中还提到另一些泛函,如PTPSS-D3、B2GPPLYP-D3等,也非常优秀,彻底完爆MP2族及其各变种(包括SCS-MP2啊、SOS-MP2啊等等……)。 补充:作者用的是GMTKN30测试集是一个相当庞大的数据库。 ========我是“又及”的分界线======== 以前我就发过一个帖子,争议有些大,帖子是《DFT完胜MP2》,见 http://hi.baidu.com/qidft/item/f3d560bc65c2e745bb0e1244 主要争议是:理论学家们以为DFT有太多经验,而且London Disp校正也是经验的,所以不管DFT算的再准也不算数。 其实呢,第三版London Disp校正已经不像前两版那么经验了 我总觉得在双杂化泛函加第三版London Disp校正(DHDF-D3)诞生后,MP2基本上只剩下两个意义了 (1)教学意义 (2)给DHDF-D3做校正项。当然,魂儿还是密度泛函的魂儿。 不知道我这说法,在各位理论学家们眼中是不是太过于“实用主义了” =======诶?又一个“又及”?======== 写到这里,我突然发现一件事,神不是万能的,而DFT无所不能。我骤然想起前几天我给别人解答过的一个“关于在密度泛函理论基础上构建一个类似于Gn或GnMP2的复合能量计算体系MC3BB”的问题。现在想来,总觉得密度泛函理论真是无所不能。见 http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=5004715authorid=448368 从计算的角度来讲,密度泛函理论确实很优秀。但是代价是,必须熟知各个泛函的适用范围。对于合适的体系,计算很准;对于不合适的体系,计算就不靠谱。我想这就是各位理论学家们最诟病密度泛函理论的地方吧。可是,能在GMTKN30这个庞大的测试集中胜出,似乎已经足够证明了DHDF-D3的普适性了吧。 =======接着又及;我觉得我所想的还真够零碎的======== 我师弟突然来了一句:“DFT算的越准,我越觉得心里没底” 他这句话倒也是实话。DFT太经验。我这里不仅仅是说经验参数,实际上DFT的准确度也严重依赖使用者的个人设置和喜好。 大约在两年前吧,有一次我给实验化学结论做支撑,就是那种实验工作者做第一作者,理论计算工作者做第二作者那种合作模式。我给他用TD算激发,用的泛函是老掉牙的B3LYP,但是激发态能量被高估了。我又用了纯泛函,激发态能量又被低估了。这下子就由得我折腾了!我经过多次测试,把B3LYP的HF成分调整到16%,就跟实验对上了!可是这个计算真的靠谱吗?我自己都没底。可是实验化学工作者就喜欢这种支撑。真要让理论学家们给他们支撑呀,理论和实验的激发峰就算只偏差0.1eV,实验化学工作者都不乐意。这也是我给实验化学打工的一种深切的悲哀所在,这不是您们这些理论学家们能体验到的悲哀。 ------------------------- sob 大侠的补充: 非双杂化泛函的最佳选择: 计算碳团簇用B3LYP 计算硼团簇用TPSSh 计算双核金属用PBE、BP86,勿用杂化(see JCTC,8,908) 计算NMR用KT2,M06-L, VSXC, OPBE, PBE0 计算普通价层激发用PBE0、M06-2X 计算电荷转移、里德堡激发用wB97X、CAM-B3LYP、LC-系列结合GGA 计算极化率、超极化率用PBE0 计算HOMO/LUMO gap用HSE 计算热力学数据(含势垒)用M06-2X-D3 计算多参考态特征强的体系用M11-L 计算弱相互作用用wB97XD、M06-2X(加上DFT-D3校正更好)。 其它情况或模棱两可的时候用B3LYP(最好再加上DFT-D3校正)。允许更大计算量追求更可靠结果用M11、wB97XD。 如果追求精度,推荐HCTC(AC)
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[转载]Multiwfn的定量分子表面分析功能预测反应位点等
yanrding 2012-8-6 21:06
使用Multiwfn的定量分子表面分析功能预测反应位点、分析分子间相互作用 文/Sobereva First release: 2012-Aug-6 原文网址 http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/124afdd4c0187020a18bb704.html 前言:定量分子表面分析对于预测反应位点、预测分子间结合模式、预测分子热力学性质有重要意义。从Multiwfn 2.3版开始这个功能就被作为主功能12纳入其中了。本文简要介绍定量分子表面分析的概念和意义、它在Multiwfn程序中所用的数值算法,并通过实例说明怎么用Multiwfn的这个功能分析实际问题。实际上本文很多内容在Multiwfn 2.5版手册3.15节和4.12节中都已经涵盖,数值算法在 http://dx.doi.org/10.1016/j.jmgm.2012.07.004 一文中有十分完整、详尽的说明。 Multiwfn可以在 http://Multiwfn.codeplex.com 免费下载,本文使用的是目前最新的2.5版。 1 定量分子表面分析的概念和意义 定量分子表面分析主要分析的是静电势(ESP)和平均局部离子化能(ALIE)在分子范德华表面的分布。分子范德华表面的定义非常多,最常用的是Bader的定义,也就是对于气相分子,使用电子密度为0.001 e/bohr^3的等值面作为分子范德华表面,这种定义物理意义明确,而且可以反映局部电子特征产生的影响,比如孤对电子、pi电子。本文所说的分子表面都是指Bader的这种定义。 静电势是大家很熟悉的实空间函数,对于分子体系定义如下 Z代表核电荷数,R是原子核坐标。一个分子在r处的静电势,等于将一个单位正电荷放在r处后它与此分子产生的静电相互作用能,注意这里假定这个单位正电荷的出现对分子的电荷分布不产生任何影响。静电势由带正电的原子核电荷产生的正贡献和带负电的电子产生的负贡献构成。在r处如果静电势为正,说明此处的静电势是由原子核电荷所主导,如果为负,说明电子的贡献是主导。在原子核附近,包括价层区域,由于离核较近,静电势都是正值,这部分通常不是我们感兴趣的(尽管分析它们也有一些特殊用处,比如获得共价半径)。而在分子表面,电子的贡献和核的贡献达到可以抗衡的程度,电子密度分布的不均匀性会导致分子表面静电势有正有负。对中性体系,通常负值出现在高电负性原子的孤对电子、pi电子云以及碳-碳强张力键(如环丙烷)附近,因为这些区域电子比较富集。 对范德华表面静电势的研究已有几十年的历史,最常见的有两类应用: (1)在化学反应初期分子间通过静电吸引而相互接近的过程与分子对其外部(范德华表面及更远区域)产生的静电效应密切相关,因此可以通过分析分子范德华表面上静电势的分布来预测在什么位点上最有可能发生何种化学反应,通常认为静电势越负(越正)的地方对应的原子越容易发生亲电(亲核)反应。实际上,通过原子电荷来预测反应位点在本质上是这种静电势分析方法的抽象、简化。 (2)若已知某复合物是以静电为主导的方式结合而成(如氢键、二氢键、卤键等形式),利用静电势可以预测、解释复合物中分子的相对朝向如何、结合的强度大概有多大,这对于研究分子晶体堆积方式、受体配体结合模式、分子吸附等问题很有用。其依据是分子之间容易以静电势互补方式接触,即分子表面静电势正值区域倾向于接触负值区域,而且正值越正、负值越负时这种倾向越强,这样能最大程度降低整体能量。 大家已经十分习惯绘制分子表面的静电势填色图来分析这些问题,用不同颜色代表静电势正负和大小(例如《谈谈Molekel做静电势填色等值面图的方法及误区》,见 http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/6d0450979609817754fb9658.html )。这种图形化分析虽然直观,但是有很大局限性,也就是图形化的研究不够精确,讨论问题时只能定性地分析,上升不到定量的高度。而且当比较一系列分子,或者当静电势分布复杂或体系稍大时,图形观察也很费力、麻烦。定量分子表面分析的主要目的之一就是根据静电势在分子表面上的极值点位置和确切数值对反应位点、结合模式等问题给出更准确可靠的分析结论。 另外,分子的凝聚相性质,比如蒸发/升华焓、密度、沸点、粘度、表面张力、LogP等等,都与分子间相互作用密切相关,对于极性(或具有局部极性)的分子,静电相互作用通常比范德华相互作用大很多,因此通过分析在分子表面上的静电势,对于预测这些分子的这些性质十分有益。Politzer等人提出的General interaction properties function(GIPF)就建立了这么一套关系,见J.Mol.Struct.(THEOCHEM),307,55。GIPF的本质上含义是,依靠基于分子表面上静电势分布定义的分子描述符,通过拟合QSPR方程,可以很好地预测上述性质。这些分子描述符包括分子整体/静电势为正/静电势为负区域的表面积,表面上静电势最大值、最小值,表面上静电势的整体/正值/负值部分的平均值/平均偏差/方差,以及它们进一步相互运算得到的几个描述符(具体公式见Multiwfn 2.5手册3.15.1节)。计算并利用这些描述符也是定量分子表面分析的主要组成部分。 如果对静电势有兴趣,建议看以下静电势的综述文章: 1 Encyclopedia of Computational Chemistry一书的Electrostatic Potentials: Chemical Applications条目 2 Reviews in Computational Chemistry Vol.2的第7章Molecular Electrostatic Potentials and Chemical Reactivity 3 WIREs Computational Molecular Science,1,153: The electrostatic potential: an overview 4 Theor.Chem.Acc,108,134: The fundamental nature and role of the electrostatic potential in atoms and molecules 5 Chemical Reactivity Theory-A Density Functional View一书的第17章The Electrostatic Potential as a Guide to Molecular Interactive Behavior 平均局部离子化能可能很多人还比较陌生,它在Can.J.Chem.,68,1440 (1990)一文中提出,这个函数写为 ALIE(r)=∑ ρ_i(r)*|ε_i|/ρ(r) 其中ρ_i(r)是r处第i个分子轨道的电子密度,|ε_i|是第i个分子轨道能量的绝对值,可以视为i轨道的电子的离子化能,ρ(r)是r处总电子密度。r处ALIE值越小,代表在此处的电子平均能量越高,被束缚得越弱。ALIE有很多应用,比如衡量电负性、表征局部极化率、预测pKa,展现原子壳层结构(在《使用Multiwfn绘制原子轨道图形、研究原子壳层结构及相对论效应的影响》一文中有实例,见 http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/8c688e195bfdb15bdbb4bd25.html )。在ALIE的诸多应用中,最为重要的就是它预测反应位点的能力。在分子表面上,ALIE越小处,由于电子束缚得越弱,或者说电子活性越强,就越容易发生亲电及自由基反应。通过定量分子表面分析算法,找出分子表面上ALIE最小的几个点,看这几个点离哪些原子比较近,就能判断哪些原子最可能是反应活性位点。ALIE的极小点容易出现在pi电子、孤对电子附近,因为这些区域的电子被束缚得较弱。可以认为ALIE越小处,局部极化率越大,这与密度泛函理论中的局部软度/硬度概念也是密切相关的。 关于平均局部离子化能的更多介绍,见综述文章J.Mol.Model,16,1731和Theoretical Aspects of Chemical Reactivity(2007)的第8章。 需要特别说明的是,通过静电势和ALIE在预测反应位点上不仅不矛盾,反倒是互补的。单靠静电势很多情况都不能正确预测反应位点;而单靠ALIE,在一些情况下也是失败的(而且ALIE也不能用于预测亲核位点),此时必须将静电势综合考虑。这是因为,两个分子相互反应的完整过程分为以下两个步骤。注意这两个步骤没有明确界限,是平滑过渡的。 1 两个分子从相距很远逐渐接近:这个过程中分子的电子分布并不发生明显改变,顶多是稍微被另一个分子的电场所极化。长程静电相互作用在这个过程中是关键,通过分析分子表面的静电势,可以很好地估计反应物容易被拉到哪里。也因此,光靠分析ALIE来预测反应位点往往不行,因为即便靠ALIE预测出某些原子容易发生反应,但是若反应物不容易靠静电作用被拉到这里,则在这里发生反应的几率还是不大。 2 范德华表面快要接触的两个分子进一步靠近,通过成键、断键这样的电子结构重排过程完成化学反应:这一步在哪里容易进行,关键看哪个原子附近电子活性大,用ALIE最适合研究这个问题。这也表现出单纯靠静电势预测反应位点的不可靠性,因为比如某原子附近静电势越负,只能说明亲核试剂越容易被拉到这原子附近,却不代表这原子附近的电子越活泼因而越容易参与反应。再者,当分子间接近到快要反应时,分子的实际电子分布与它在孤立时的电子分布已有很大差异,前面介绍静电势时提到的“对分子的电荷分布不产生任何影响”的前提条件已经不能满足,所以用分子孤立状态的静电势已经不能很好说明问题。 综上所述,由于分子间反应涉及到了两个步骤,而两个步骤本质不同,分别适合用静电势和ALIE来分析,因此需要将它们在分子表面上的分布综合考虑以判断反应位点。通常可以先用ALIE判断,如果遇到困难,比如好几个原子都有对应的ALIE极小点(而且数值和最小点数值差不多),或者极小点介于两个原子之间,那么可以再考察静电势的分布,看看反应物更容易被拉到哪个原子附近。另外,有时需要根据分子三维结构,将位阻效应对试剂接近过程的影响考虑进去。 判断反应位点还有很多办法,比如概念密度泛函理论中著名的福井函数(前线轨道理论判断反应位点本质上是福井函数的近似),以及之后提出的双描述符、相对软度。这三种方法实际上和ALIE一样,着眼的也是反应过程的第二步,因此用它们分析活性位点时其实也应该将静电势考虑进去。至于这三种方法以及ALIE用于预测反应位点到底孰优孰劣,还有待广泛检验(注意对于预测亲核反应,唯独ALIE用不了)。使用Multiwfn计算福井函数和双描述的方法可以参考2.5版手册4.5.4节的例子,搞明白之后,也自然能举一反三地将相对软度按照它的定义利用Multiwfn轻松地算出来。 2 定量分子表面分析在Multiwfn中的基本算法 定量分子表面分析算法的详尽的技术细节不在本文讨论,这并非一般用户关心的,有兴趣者可参看 http://dx.doi.org/10.1016/j.jmgm.2012.07.004 。但基本原理还是应当了解的,只有这样面对一些实际问题时才能明白如何通过Multiwfn提供的一些选项自行解决。 既然分析的是分子表面,就必须先把分子表面构建出来。Marching Tetrahedra(MT)方法是计算机图形学上最主流的基于格点数据(也叫体数据,详细介绍见《谈谈体数据1:介绍体数据》 http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/47d522e79a400231b938208e.html )构建等值面的算法,许多可以显示等值面的分子可视化软件都是用的这个方法。MT的流程可以简要用下图表示 第一步,输入格点数据。若要构建电子密度等值面,就必须先计算出至少能涵盖等值面空间范围的立方区域内的电子密度格点数据。 第二步,将格点数据转化为等值面,等值面用一堆连续排布的三角形来描述。格点数据的间隔越小,则这个等值面越光滑,越接近精确等值面,顶点数也越多。 第三步,将每个三角形用一般的计算机图形学的方法渲染出来,就是我们在可视化软件中看到的等值面。 Multiwfn的定量分子表面分析模块主要流程是: (1) 根据分子几何坐标,向其四周延展一定距离,以确定电子密度格点数据的空间范围。再根据设定的格点间距,计算出电子密度格点数据。这一步耗时占总耗时很少,因为Multiwfn计算电子密度速度极快,而且支持并行。 延展的距离通过定量分子表面分析模块中的选项4中的子选项1来设定,比如设为n,那么格点数据空间范围在K方向的最大值就是在K方向原子坐标的最大值基础上延展n乘以此原子范德华半径的距离。默认值对于生成0.001 e/bohr^3等值面来说已经足够,如果要生成的电子密度等值面数值比这更小,则等值面范围就会更大,这时就需要将延展距离进一步设大以免生成的等值面被截断。 (2) 利用MT方法得到分子表面的顶点坐标、顶点之间的连接关系,并记录每个三角形与哪三个顶点相对应。这一步的耗时可以忽略不计。 MT过程涉及到插值问题,Multiwfn用的是二分法,迭代次数越多,所得顶点位置越精确,也因此定量分子表面分析结果越精确,但耗时也越多。默认是做3次迭代,已足够精确,没必要修改,想调整的话可以用选项4的子选项3。 (3) 对分子表面的顶点中的多余顶点进行消除。之所以要做消除,是由于MT方法产生的表面顶点分布很不均匀,经常出现大量顶点聚集在很小区域内(如下图绿圈标注的区域),实际上这些严重聚集的点只需要用一两个点表示就足够了,多余的顶点可以消除掉,以降低下一步的耗时。Multiwfn会检测每一对儿相连顶点间的距离,如果距离小于阈值,就会消除其中一个,而将另一个的位置挪到它们的平均位置上。这个距离阈值可以用选项4中的子选项2来设,假设设的是x,那么阈值就是x乘以格点间距。默认值大致会消除掉60~70%的顶点,对于分析静电势,这也将节省约60~70%的总耗时。 (4) 计算每个表面顶点上的函数值。函数可以是静电势或ALIE,通过选项2来选择,默认是计算静电势。当计算的是静电势时,由于计算静电势需要算复杂的电子积分,这一步的耗时几乎等于整个定量分子表面分析的耗时。 (5) 寻找表面上的极小点和极大点。根据顶点间的连接性关系,如果一个顶点的函数值比它的所有的第一层和第二邻居顶点的函数值都小(都大),那么这个顶点就被认为是极小点(极大点)。 (6) 计算前面提到的各种分子表面描述符。例如分子表面静电势平均值的计算方式为(1/S_tot)*∑ S_i*ESP_i,其中S_tot是分子总表面积,也就是分子表面上所有三角形面积的加和。S_i是第i个三角形的面积。ESP_i是第i个三角形的静电势,它是这个三角形的三个顶点上的静电势的平均值。 对于极个别体系,使用默认的格点设定得到的极值点分布可能出现一些假象,通常有四种情况: (1) 极值点分布与分子结构对称性不符。当然,严格相符是不可能的,因为表面顶点的分布并不满足分子对称性,但是合理情况下找出的极值点位置应该基本和分子结构对称性偏差不大。如果比如一个Cs对称性平面分子,在其中一侧有个极值点,而在另一侧对应的位置却没有,说明要么是这个找出来的极值点本不该存在,也有可能是另一侧少找出一个极值点。 (2) 凭经验断定某处本该出现极值点,但是实际却没有找出来,或者本该出现几个距离比较近的极值点,但是实际上只找到了一两个。 (3) 某个极值点旁边出现一个本不该出现的离它很近的极值点。 (4) 找出的极值点的位置和真实极值点位置距离偏离较大。 出现这些假象的主要原因是格点数据间隔偏大。将格点间距通过选项3调小,就可以有效避免这些假象,格点间距无限小的时候结果将无穷精确。默认的格点间距是权衡精度与计算量和资源占用量得到的值。想要更精确的结果可以适当调低它,但由于会造成分子表面顶点数迅速增多,故计算这些顶点的函数值的耗时也越长(这是对于分析静电势来说,计算ALIE的耗时可忽略不计)。调低到默认值的60%时已经非常精确了,不宜再调低。 当然,表面描述符的计算精度也是随格点间距减小而增加。计算表面描述符对格点间距的要求并不像搜索极值点那么高,如果只是想得到表面描述符的话,将格点间距设为默认值的两倍时结果依然是可靠的,而计算量却能减少几倍。 3 分子表面的静电势分析实例 这里我们先分析苯酚。Multiwfn的定量分子表面分析功能需要用.wfn或.fch文件作为输入。用下面的输入文件就可以得到b3lyp/6-31g**下苯酚的.wfn文件。通常B3LYP/6-31G**级别的波函数已经能很好地重现分子表面的静电势分布了,继续提高基组和理论级别对静电势影响不大,本文例子若未注明均是在此级别下计算的。 # b3lyp/6-31g** opt out=wfn b3lyp/6-31G** opted 0 1 C 0.02049800 -1.85749600 0.00000000 C 1.22053900 -1.14011200 0.00000000 C 1.21812700 0.25255100 0.00000000 C 0.00000000 0.94134000 0.00000000 C -1.20588400 0.23260100 0.00000000 C -1.18935500 -1.16319600 0.00000000 H 0.02983500 -2.94340300 0.00000000 H 2.16972400 -1.66964600 0.00000000 H 2.14221700 0.82214600 0.00000000 H -2.15252200 0.77084100 0.00000000 H -2.13105300 -1.70584400 0.00000000 O 0.05149400 2.30933400 0.00000000 H -0.85371200 2.65710700 0.00000000 c:\phenol.wfn 启动Multiwfn,依次输入 c:\phenol.wfn //文件名 12 //定量分子表面分析功能 0 //开始分析。默认的是分析静电势 由于计算静电势较为耗时,所以需要耐心等一会儿。目前主流的四核机子花费1分钟左右。之后,屏幕上会出现以下信息: Volume: 840.76822 Bohr^3 ( 124.58902 Angstrom^3) Overall surface area: 478.87396 Bohr^2 ( 134.09839 Angstrom^2) Positive surface area: 236.05203 Bohr^2 ( 66.10131 Angstrom^2) Negative surface area: 242.82193 Bohr^2 ( 67.99708 Angstrom^2) Overall average value: 0.00006729 a.u. ( 0.04222108 kcal/mol) Positive average value: 0.01773134 a.u. ( 11.12570370 kcal/mol) Negative average value: -0.01710428 a.u. ( -10.73225294 kcal/mol) Overall variance (sigma_tot): 0.00038566 a.u. ( 151.83843791 (kcal/mol)^2) Positive variance: 0.00028503 a.u. ( 112.21695420 (kcal/mol)^2) Negative variance: 0.00010064 a.u. ( 39.62148371 (kcal/mol)^2) Balance of charges (miu): 0.19285271 Product of sigma_tot and miu: 0.00007438 a.u. ( 29.28245498 (kcal/mol)^2) Internal charge separation (Pi): 0.01741439 a.u. ( 10.92683016 kcal/mol) 第一行是分子范德华体积,后面的都是前面提到过的分子表面描述符,在手册3.15.1节有详细说明。 还会看到这些分子表面静电势极值点信息: Number of surface minima: 3 # a.u. eV kcal/mol X/Y/Z coordinate(Angstrom) 1 -0.02768237 -0.753276 -17.369580 0.108653 -1.078708 -1.896855 2 -0.02767035 -0.752948 -17.362035 0.186791 -0.994546 1.876438 * 3 -0.04167254 -1.133968 -26.147853 1.461372 3.343026 -0.003233 Number of surface maxima: 5 # a.u. eV kcal/mol X/Y/Z coordinate(Angstrom) 1 0.02070473 0.563404 12.991390 -3.401136 -2.205347 0.018349 * 2 0.08186700 2.227714 51.368267 -1.953807 3.103544 0.023402 3 0.01735680 0.472303 10.890700 0.051211 -4.308061 0.028541 4 0.01776816 0.483496 11.148810 3.364233 -2.325592 0.023073 5 0.01379213 0.375303 8.654010 3.475490 1.099533 0.016113 这表明表面静电势极小点和极大点分别有3个和5个,静电势的数值用三种常用单位分别列出,它们的坐标也一并给出。打星号的那两个极值点分别是最小点和最大点。如果想把这些信息从屏幕上拷到文本编辑器等地方,可参见手册5.4节介绍的方法。 此时屏幕上可以看到很多后处理选项,包括将极值点位置输出到文本文件或pdb文件、将分子结构导出到pdb文件、将表面顶点输出到pdb文件、将函数值在一定范围内的极大/极小点删除(利用此功能,可以只将函数值较大的极大点以及函数值较小的极小点保留而去掉其它意义不大的极值点)。若选择选项0,就会蹦出图形窗口,显示分子结构和极值点位置,如下所示 图中蓝点代表极小点,红点代表极大点。利用右侧的复选框可以控制是否让它们显示出来。从这个角度看,临界点与原子的对应关系不是很清楚。我们将Ratio of atomic size拉到4.0,此时每个分子球的半径就成了原子范德华半径,放到一起就表现出了近似的分子范德华表面,由于这种近似的范德华表面比0.001 e/bohr^3定义的范德华表面一般略小,所以不会淹没临界点。与此同时,利用up down left right按钮将视角调成垂直于分子平面,并且选上Minimum label和Maximum label将每个极值点的编号显示出来,就能得到下面的图,极值点与原子的对应关系已能看得很清楚了 绿字标注的是极大点的序号,可见在氢附近的分子表面上都有静电势极大点,这是因为氢的电负性小于碳、氧,因此此体系中氢原子都显正电性。从前面输出的极大点数据看,羟基氢对应的极大点是最大点,其值51.368267 kcal/mol比其它各极大点都大好几倍,这是由于氧比碳吸电子能力明显更强,故羟基氢的正电性更显著。H10不像其它氢那样有对应的极大点,这也是因为羟基氢的正电性太强了,造成其附近一大片分子表面上的静电势都较大,淹没了H10附近区域,因此H10较弱的正电性对静电势的影响体现得就不明显了,无法造成极大点了。用粉字标注的3号极小点是由于羟基氧的孤对电子密集的电子云产生的,它也是最小点,静电势值为-26.147853 kcal/mol。1号和2号极小点体现的是丰富的pi电子云对静电势的显著负贡献,二者是以分子平面为对称的,所以在当前视角下它们是重合的。从这两个极小点位置和原子球涵盖的区域可以看出,在羟基对位原子附近分子表面的静电势比在其它碳原子附近更负,因此更容易被亲电试剂所进攻,这也在一定程度上解释了羟基是邻对位取代基。此例也同时体现出了静电势分析反应位点的局限性,静电势没能预测出羟基也可以使邻位碳变得易于被亲核试剂进攻,而且,氧的孤对电子对应的是静电势最小点,因此貌似最容易发生亲电反应,但事实上反应并不发生在这里。 通过静电势极值点,我们可以解释苯酚二聚体为何是下面这种结构 从极值点分析可知,羟基氢对应表面静电势最大点,而羟基氧对应最小点,因此这两个原子最容易靠静电相互作用结合到一起,而且是最大点正冲着最小点的这种朝向,这可以使二聚体能量最大程度降低。这也间接说明了,常规氢键的本质很大程度上可以解释为静电相互作用(但对于强氢键,共价成份不可忽视)。 这里再来看两个例子。下图左边是环丙烷的结构和分子表面静电势极值点,右边是Multiwfn的主功能5计算的它的电子密度拉普拉斯函数0.35等值面图,蓝色为负值(电子聚集区域)。 正如前文提到过的,在强张力的C-C键附近的分子表面会出现静电势极小点。之所以会出现这种情况,通过电子密度拉普拉斯函数等值面图可以解释。由图可见,由于环存在很强张力,导致C-C之间的电子密度聚集区域一定程度上被往外“挤”出去了一点,而不是完全处在C-C连线上。正是这部分的电子密度对静电势的负贡献使分子表面产生了静电势极小点。 在WIREs Comput Mol Sci,2,1一文中有下面的图,左边是F2---HF二聚体的真实结构,表面上看起来出现这样的结构有点难以理解。作者将原因解释为在这种结构下F的孤对电子与HF反键sigma轨道间的相互作用会造成能量降低,使结构稳定,如右图所示 实际上,通过静电势分析,也同样可以解释出现这种结构的原因。下图是F2和HF的各自分子表面上静电势极值点分布。 F2中很多点组成了三个环形,这是因为F2是轴对称的,每个环上的点的数值都是相同(简并)的。蓝色那圈圆环对应于F的孤对电子造成的静电势极小点,而分子轴线两端的两个极大点对应于所谓的“sigma穴”,它是指某些第四至第七主族原子在某些环境下形成sigma键后,在sigma键轴末端会出现一小块静电势比旁边更正的区域。在HF中,F附近的情况和F2中类似,与氢对应的静电势最大点数值高达65.35 kcal/mol(因此容易形成很强的氢键)。如果将F2和HF的图按照实际二聚体中它们的相对朝向摆放,也就是如上图那样,就会发现,HF的氢对应的静电势最大点正好对着F2的静电势极小点,当它们以这种朝向接近后,静电势的正负区域的互补必会使能量很大程度降低。因此,通过静电势极值点分布,可以很好地解释为什么F2---HF二聚体是这种结构。 这种静电势极值点分析方法对于研究通过sigma穴以及近来提出的pi穴相互作用的体系极其有用,前者就是卤键出现的根本原因。Politzer等人利用这种方法分析了大量这类体系,有兴趣的读者可参考以下文献, J.Mol.Model.,13,305、J.Mol.Model.,15,723、J.Mol.Model.,13,291、J.Mol.Model.,18,541、IJQC,107,3046、PCCP,12,7748 在其中对一系列分子的研究中会看到静电势最大值和最小值与分子间相互作用能有很强相关性。例如IJQC,107,3046一文中,讨论了NH3通过氮的孤对电子与SeF2及SF2上的Se和S的sigma穴形成的复合物。SF2和SeF2的表面静电势最大值(对应于S和Se的sigma穴)分别为34.4和41.8 kcal/mol,显然后者更易于与Lewis碱结合,这解释了为什么H3N---SF2的相互作用能-7.7kcal/mol比H3N---SeF2的相互作用能-12.2kcal/mol要小。 需要注意的是分子间并非仅存在静电作用,而且分子间静电相互作用涉及到所有原子,另外当分子接近过程中几何结构、电子分布相对于自由状态会有一定调整,所以仅靠静电势大点、极小点的位置和数值的分析方法不可能对于各种复合物体系都完全适用。当你发现这种静电势极值点分析结果合乎预期,能说明问题,那么就可以从这个角度去讨论;如果和期望的不符,那么说明还有更多因素需要考虑,当前研究方法过于粗糙。 4 分子表面的平均局部离子化能分析实例 由于ALIE依赖于分子轨道能量,所以必须用HF或DFT波函数。对于典型的杂化泛函,如B3LYP,计算的轨道电离能(相应分子轨道能量的绝对值)有这样的趋势:DFT计算的i轨道电离能 实验得到的i轨道电离能 HF计算的i轨道电离能。虽然DFT计算的轨道电离能与实验值有一定偏差,但是对每种杂化泛函,这个偏差都是呈系统性的。根据ALIE定义可知,如果对每个轨道电离能加上一个常数,等于ALIE值加上这个常数。由于研究分子表面上ALIE时主要研究的是它的相对值而非绝对值,因此DFT的轨道电离能的系统偏差对分析结果带来的影响可以较好抵消,故使用DFT波函数研究ALIE是可靠的。像计算静电势一样,使用B3LYP/6-31G**等级的波函数就可以得到不错的结果。HF轨道电离能比实验值高估的程度的系统性则相对来说不很好,从这个角度讲不如DFT适合计算ALIE。 这里还是以分析苯酚为例进行说明。启动Multiwfn后依次输入 c:\phenol.wfn 12 2 //设定映射到分子表面上的函数 2 //将函数选为平均局部离子化能 0 //开始分析 由于计算ALIE非常快,整个分析经过几秒钟就运算完毕了。屏幕上列出了所有分子表面上ALIE的极值点位置和数值,由于ALIE在分子表面上分布比静电势复杂得多,所以找出的极值点也明显多得多。同时屏幕上也列出了分子体积和分子表面积,因此,这个Multiwfn的功能其实可以单纯地作为计算分子体积和分子表面积的工具来用。Multiwfn的主功能100里的子功能3也是用于计算范德华体积的,但用的是蒙特卡罗方法,结果和当前方法得到的十分一致,可参考《谈谈分子体积的计算》( http://hi.baidu.com/sobereva/blog/item/9db2f1d6cbb51c3406088b44.html )中的讨论。 算完后,还是通过选项0来观看极值点分布,如下所示 可看到,邻、对位碳原子都明显有对应的极小点,ALIE值都差不多8.7~8.8eV左右,都可算作是最小点,这就说明,邻对位碳原子附近的电子被束缚得最弱,最有可能是反应活性位点,这很好地解释了羟基是邻对位取代基。在氧旁边也有两个ALIE极小点,可认为是氧的容易极化的孤对电子产生的,它们的值为10.49eV,明显大于最小点的值,这也很好地说明亲电反应并不会发生在羟基氧上。 我们再看几个例子,下图左边和右边分别是间二氯苯和硝基苯的ALIE极值点分布。为了清楚起见,没有让极大点显示出来。 氯是邻对位定位基,对于间二氯苯,两个氯的邻对位定位效应正好能够相叠加,所以理应C1、C3、C5是活性位点。ALIE的极小点分布也确实验证了这一点,在这三个原子上都有极小点出现,为9.7 eV左右。在氯旁边也出现了数值很小的极小点,数值为9.85 eV,看似比9.7 eV大不了多少,所以ALIE分析认为亲电反应也容易发生在氯上,不过实际上显然这并不会发生,这算是ALIE的一点小缺陷,并无大碍。 对于硝基苯,在间位碳上出现了ALIE最小点,其值为9.94 eV,比起其余极小点的值都小不少,这很好地表现出硝基是间位定位基,反应容易发生在间位碳上。 由以上例子可见,用ALIE判断反应位点可靠性很高,比使用静电势分析反应位点往往更可靠、结果更清晰。但之前也提到了,ALIE和静电势是互补的,单靠ALIE判断往往是不行的,这里也举一个例子,预测吡咯的反应位点。 上图左边是ALIE极小点分布。可见,极小点落在了邻位和间位碳之间,因此我们没法判断到底是邻位碳容易反应还是间位碳容易反应,或者说,当分子离得比较近后它们发生反应的可能性一样大。那么,预测实验上的反应位点就还得看亲核试剂更容易接近哪个碳。上图右边是静电势极小点图,此图表明在两个间位碳之间静电势最小,容易吸引亲核试剂。将ALIE和静电势的分析结合起来就能得出吡咯的间位碳最有可能是反应位点的结论。实际上,气相实验结果也确实证明了这个预测是正确的。 使用ALIE分析呋喃时会发现ALIE极小点也是落在邻位和间位碳之间,只是稍微偏邻位碳一点,因此也很难单纯靠ALIE分析下定结论亲电反应最可能发生在邻位还是间位碳上。而通过分子表面静电势极值点分析,会发现在氧的孤对电子附近的分子表面上有一个数值为-20.6 kcal/mol的静电势最小点,在两个间位碳之间有一个-15.2 kcal/mol的极小点,显然亲电试剂更容易被拉向氧的那边,因此比起间位碳更容易接触到邻位碳,故可以预测反应位点是在邻位碳上,事实也确实如此。 5 使用VMD程序可视化结果 Multiwfn虽然已经提供了图形界面可以直接观看极值点位置,但本意是作为预览用,如果你想得到更漂亮的图,可以借助分子可视化程序VMD来实现,可在这里免费下载: http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/ 。这里以使用VMD观看苯酚的分子表面静电势极值点为例介绍一下步骤。 按照前面第4节的步骤,在Multiwfn里做完分子表面静电势分析后,选择2将极值点位置导出为当前目录下的surfanalysis.pdb文件,再选择5,并输入t.pdb,将分子结构导出为当前目录下的t.pdb。启动VMD,将这两个pdb文件都拖到VMD Main窗口中去,然后选择对应于surfanalysis.pdb的ID,之后选graphics-representations,将目前仅有的一个显示方式的Drawing Method设为Points,并将Size调大到11。这样极值点位置就在图上清楚地显示出来了,极小点在surfanalysis.pdb文件里用氧原子来表示,在VMD的默认着色方式下以红点显示;极大点用碳原子来表示,以青色的点表示。我们可以再调节分子结构自身的显示方式,比如选为VDW显示方式,最终图像如下所示 利用VMD和已经计算出来的分子表面顶点的函数值,还可以将分子表面上各个位置函数值通过不同颜色显示出来。接着上面的例子,我们在后处理界面选6,将顶点导出到当前目录下vtx.pdb文件中。其中碳原子表示的是表面顶点,其“B因子”那一列保存的是函数值,对于静电势用的是kcal/mol单位。而pdb文件中的氧原子表示的是已被消除的多余顶点,通常不需要管它们。pdb文件中的连接性关系表示的就是顶点间的连接性关系。 启动VMD,将t.pdb和vtx.pdb都拖进VMD Main窗口。选择对应于vtx.pdb的ID,然后选graphics-representations,将Selected Atoms里的all改为name C并敲回车,将Drawing Method设为Points,Size设为16,Coloring Method设为Beta,将"Graphics"-"Colors..."-"Color scale"-"Method"设为"BWR"。所得图像如下所示,越蓝代表静电势越负,越红则为越正,白色代表介于二者之间。如果想调节色彩刻度范围,可以在设定representations的界面里选择Trajectory标签页,将Color Scale Data Range设为希望的范围并点Set按钮。 实际上,分别计算电子密度和静电势的cube文件并导入VMD,然后显示出电子密度0.001 e/bohr^3的等值面,并将着色方式设为根据静电势cube文件的数值着色,也能得到很类似的图。不过,上面介绍的方式由于只需要计算分子表面上的静电势数值,而利用cube文件方法却需要计算整个三维空间内各点的数值,所以后者计算耗时要多得多。
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南京理论和高性能计算化学会议
热度 2 chemicalbond 2012-6-15 06:26
下午给以前的导师打了个电话,算是问候一下。没想到他下个月就要来北京,并且参加在南京举行的一个会议。 http://ict-hpcc12.vlcc.cn/dct/page/65581 那个会议是关于理论化学和高性能计算化学,做报告的人还不少,只是还没有见到各自的报告题目。 这让我想起不仅前访问了北京生命科学研究所的黄牛博士实验室,他的实验室就有好几百台电脑,专门有人给他管理。 对于药物设计来说,大量的电脑也是个很好的资源。有时可以采用虚拟筛选的方法来获得项目的一个出发点,有时也可以做些长时间的分子动力学模拟,以获得体系结构更加真实的情况。不过,实际工作中,更常见的是对某些活性分子进行改造,对计算资源的需求不是很高,更多需要的是把别人的分子改成自己拥有知识产权的分子的IDEAS。 小的改造叫做ME-TOO,大的改造叫做ME-BETTER,都是想着找寻专利里面的破绽:看着别人的优秀分子自己也想搞出一个。要是想打断原来分子的筋骨试图设计出真正的新结构,那就可能需要动用DE NOVO 的方法。 5月份在南京的分子模拟会议【1】上遭遇了传说中的药物设计牛人,恒瑞公司的前CSO, 邓炳初博士。 【1】 http://blog.sciencenet.cn/blog-437346-571748.html 他的报告讲的是新药研发中如何立项,尤其是讲在国内流行的ME-TOO,ME-BETTER那些套路。邓博士的报告非常精彩,其价值远远超过了会议开始时所有院士的废话总和。会后我们还交换了一下PPT。值得一提的是,几乎就是去年这时,他还在广东的东阳光,他们的招工广告打进了美国《科学》杂志等要地,而我还在美国象无头苍蝇一般地找事做:他给我打了1个多小时的国际长途电话,试图“忽悠”我回去跟他干。条件都谈了很多,有鼻子有眼镜的,包装得不错。不过,后来就没有下文了,只听说他离开了东阳光。最近才知道他加入了西藏的一个公司。当然,西藏是不会有像样的医药研发,成都才是他们的根据地 http://www.haisco.com/rdc/?aboutid=33
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GaussView 4.1拼接两个分子 中文问题
wangshu 2012-2-2 21:42
GaussView 4.1拼接两个分子 中文问题
GaussView 5中可以选定基团后直接复制粘贴,GaussView 4以下复制时会提示出错,原因是因为该程序的剪切板在中文目录下会出错,这时可以用碎片fragment的方法,先将目前的分子保存为fragment,再在另一个窗口中导入这个fragment,但是这时还会有错。因为在保存fragement时他的目录为中文就会失败,此时只需要将fragment的路径改为英文目录就行了。 e.g. 用 PCBM的晶体结构与C70的结构拼接得到 PCBM的结构式。 当然,用gaussview 5.0就不存在这样的问题了。
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招兵买马
热度 4 chemicalbond 2011-5-28 20:23
工作地点:北京 工作内容:分子模拟,小分子药物设计 职位要求:(1)计算化学,理论化学,物理有机化学,生物物理等专业博士学位毕业,或者硕士毕业并有多年工作经验者;(2)熟悉常用分子模拟软件;(3)熟悉有机化学,生物化学,小分子药物与靶体的基本作用原理;(4)熟悉UNIX/LINUX操作系统,有一定的编程能力;(5)较强的分析问题和解决问题的能力;(6)独立思考能力,团队精神,吃苦耐劳精神;(7)乐于学习新知识新方法。 其它:2-3个职位;欢迎国内外有志于新药研发的人士申请;欲知详情,请用实名发短消息联系。谢谢阅读
个人分类: 其它|213 次阅读|4 个评论
[转载]一些计算化学相关的免费的在线数据库、分子结构库
yqx1985 2010-7-13 16:43
原作者是分子模拟论坛的元老级会员 sobereva 。谨在此表示由衷的感谢。 一些计算化学相关的免费的在线数据库、分子结构库及工具 (2009-AUG-4) 2009-07-11 21:31 这是我平时收集的和计算化学 / 分子模拟有关的免费的在线的库和工具,这类网站是很有意义的。下列网址于 2009 年 7 月 8 日 验证皆可用,若无法访问可尝试代理。前面有 的代表比较重要。很多在线工具需要 java 运行环境。如果有其它好的免费的化学相关的在线的库或工具欢迎回帖补充,我也会在日后逐渐补充。 1 在线信息数据库部分 SDBS 光谱数据库: http://riodb01.ibase.aist.go.jp/sdbs/cgi-bin/direct_frame_top.cgi 简介:很好的有机化合物光谱数据库,包含六类光谱: EI-MS 、 FT-IR 、 H-NMR 、 C13-NMR 、 ESR 、 Raman 。含 3 万余个化合物,其中以商业化学试剂为主,约 2/3 是 6 碳至 16 碳的化合物。数据大部分是其自行测定的,并不断添加。可以通过化合物、分子式、分子量、 CAS/SDBS 注册号、元素组成、光谱峰值位置 / 强度方式搜索。 生物核磁共振数据库: http://bmrb.protein.osaka-u.ac.jp/deposit CRYSTAL 程序基组数据库: http://www.tcm.phy.cam.ac.uk/~mdt26/crystal.html 计算化学比较和基准数据库 (CCCBDB) : http://cccbdb.nist.gov 简介:此数据库包括各种量子化学方法、各种基组下对不同分子的各种属性的计算结果,也包含实验数据。可用来对比不同方法计算结果优劣,此数据库内容在不断增加。 量化频率计算校正因子: http://cccbdb.nist.gov/vibscale.asp 简介:实际上就是 CCCBDB 的一个子页面,比较重要故单独列出。 IUPAC 金属络合物稳定常数数据库: http://www.acadsoft.co.uk 注:需要付费,可免费下载试用版。 NIST 化学数据库: http://webbook.nist.gov/chemistry 简介:是美国国家标准与技术研究院 NIST 的基于 Web 的物性数据库。输入分子查找条件,可获得分子量、 CAS 登记号、各种热力学数据、谱图等信息,部分分子包含 3D 结构。 RESP ESP charge DDataBase(REDDB) : http://q4md-forcefieldtools.org/REDDB/index.php 简介:分子的 RESP 电荷的数据库 Uppsala Electron Density Server : http://eds.bmc.uu.se/eds 简介:用于评价蛋白质数据库中晶体结构电子密度。输入 pdb ID (比如 1cbs )进入后可以对各种内容做图。点击 EDS Summary 下面的 Go 按钮可以自动启动基于 java 的电子密度图可视化程序观看电子密度图,注意不要开启浏览器的弹出窗口过滤。 上海有机所化学专业数据库: http://202.127.145.134/scdb/default.htm 简介:十分有用的数据库,免费注册。可获得分子的红外、质谱谱图、结构、物化性质、毒性、生物活性以及相关反应等。还包括中英互译、药品名称检索等功能。 EMSL 基组数据库: https://bse.pnl.gov/bse/portal Clarkson 大学相对论有效势数据库: http://people.clarkson.edu/~pac/reps.html 含重原子全电子 STO 基组数据库: http://www.scm.com/Downloads/zorabasis/Welcome.html 原子间势参数数据库: http://www.dfrl.ucl.ac.uk/Potentials Stuttgart 赝势参数数据库: http://www.theochem.uni-stuttgar ... ls/clickpse.en.html ChemBioFinder : http://chembiofinder.cambridgeso ... r/SimpleSearch.aspx 简介:根据分子质量、名称或者自行绘制结构,从几十万分子中搜索,得到二维结构、 Smiles 、 InCHI 字符串、分子量等简单信息。 Sigma-Aldrich 公司产品数据库: http://www.sigmaaldrich.com/Area ... /United_States.html 简介:主要用来获得化合物 IR 、 NMR 谱图。右上角输入化合物的名字,搜索到后进入相应条目,如果在左侧有 FT-IR Raman 、 FT-NMR 字样,就可以进入察看,没有则说明此化合物无光谱数据。也可以获得化合物的一些物性数据,但不全面。 基本物理常数数据库: http://physics.nist.gov/cuu/Constants/index.html 简介;可以查到精确的计算化学中涉及的物理常数及换算关系,如 hartree-eV 百奥知识数据库: http://tong.bioknow.cn/html/sites/database/index.htm 简介:一个生物信息数据库的比较全的列表,每个数据库有简单官方介绍。 ===================== 2 结构数据库部分 GLYCAM 寡糖数据库: http://glycam.ccrc.uga.edu/CCRC/Library/index.jsp ICSD 无机晶体数据库: http://icsd.ill.fr/icsd/index.php 简介:免费在线提供部分晶体结构信息及 cif 文件。 NDB 核酸数据库: http://ndbserver.rutgers.edu 简介:根据 NDB ID ,获得核酸坐标文件、出处等信息,类似 RCSB 蛋白质数据库。 PDBbind-CN : http://www.pdbbind.org.cn/index.asp 简介:收集了 pdb 数据库中的生物分子复合物。给出受体、配体名称、亲和性、序列等信息,可在线观看或下载结构,可根据配体名称、结构搜索含有此配体的复合物。 PDB Wiki : http://pdbwiki.org/index.php/Main_Page 简介:基于 PDB 数据库,对蛋白质进行了简单分类,访问者可以给每个蛋白添加注释。 sc-PDB : http://bioinfo-pharma.u-strasbg.fr/scPDB 简介:收集了 PDB 数据库中含有可以为药物结合的位点的蛋白。可根据配体、蛋白、结合方式为特征进行搜索。 RCSB PDB 数据库: http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do HPDB 蛋白质数据库: http://hpdb.hbu.edu.cn 简介:河北大学的蛋白质数据库,可通过此库间接下载到 RCSB 蛋白质数据库的文件。有中文 PDB 文件格式的介绍,比较有用,还有另外一介绍蛋白质的些文章。 ZINC 化合物虚拟筛选数据库: http://zinc.docking.org/index.shtml 简介:根据自定义的化合物的性质,在 800 万种以上可买到的产品中进行筛选。可以下载到结构文件。 PubChem : http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov 简介: NCBI 下属的小分子数据库,包括化合物、物质、生物活性三大数据库,含上千万条目并不断增加。可通过分子结构、名称、分子式、分子量、 XLogP 、氢键信息方式查询。可以得到分子的简介、化学结构、 XLogP (自动计算)、同义词、生物活性、毒性、药理学信息及分类、 SMILE 和 InChI/key 字符串、相似化合物、 2D 的 SDF 文件。一些结构还有 3D SDF 结构文件,进入条目后可在页面最下面点 SDF 按钮保存,可被一些软件直接读取,如 ChemBio3D 。是一个很有用的获得小分子三维结构的方法。 SuperNature 天然产物数据库: http://bioinformatics.charite.de/supernatural 简介:几万种天然产物数据库,可通过名称、结构、相似度、 LogP 、分子量、分子式等信息搜索,也可以绘制结构或根据结构模版搜索,可在线观看结构,并获得净电荷、偶极矩、手形中心数目、可旋转键数目、氢键受 / 配体等信息。 蛋白质 pKa 数据库 (PPD) : http://www.jenner.ac.uk/PPD 蛋白质分类数据库 (CATH) : http://www.cathdb.info 简介:其中结构来自 PDB 数据库,半自动地对每个结构根据二级结构、形状、拓扑、同源性进行了分类,可以根据这些特点进行分类查询。 蛋白质结构分类数据库 (SCOP) : http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop 简介:和 CATH 的功能类似,包含几万个蛋白质结构。但是是人工对每个蛋白结构进行分类,比 CATH 的分类更为合理。结构分类基于四个层次: class 、 fold 、 superfamily 、 family 。 结构相似蛋白质家族数据库 (FSSP) : http://srs.ebi.ac.uk/srsbin/cgi- ... i2u1RffMj+-lib+FSSP 简介:此数据库对 pdb 数据库中的结构使用 Dali 算法进行了相似度计算,用以找到相似蛋白质。 ========================= 3 在线工具部分 Dali server : http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali_server 简介:输入 PDB ID 或者上传 PDB ,服务器会对此结构与 PDB 数据库中的结构用 dali 算法计算,将其中有一定结构相似度的 PDB 列出。通过复选框选择几个结构,可以对比序列,以及在线观看它们重叠后的 3D 结构。 Dali Database( http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/start) 每年更新两次,如果是在更新日期以前发布的 pdb ,可以直接在 Dali Database 里面查询之前已算好的结果,而不必在 Dali server 里面重新计算。 在线生成金刚石结构(包括同晶体结构的硅、锗): http://turin.nss.udel.edu/research/diamondonline.html 在线生成石墨结构: http://turin.nss.udel.edu/research/graphiteonline.html 在线生成碳纳米管结构: http://turin.nss.udel.edu/research/tubegenonline.html ADIT 蛋白质检查工具: http://deposit.rcsb.org/adit 简介:可以自行上传 pdb 文件,通过 Validate 操作,自动通过 PROCHECK 程序绘制出各种图表用以检查蛋白质。包括 ramachandran 图, chi1-chi2 图,主链 / 侧链信息图(解析度标准偏差、不合理接触等)、二级结构图、扭转角分布、键长距离分布、侧链上平面结构偏差分布、主链键长键角扭曲情况。 webPIPSA(Protein Interaction Property Similarity Analysis) : http://pipsa.eml.org/pipsa 简介:上传 pdb/pqr 或输入 pdb ID ,自动调用 APBS/UHBD 计算它们的静电势,根据一定规则绘制成距离矩阵,并做簇分析。可以分析不同蛋白质在相互作用上的相似性。可以下载到运行期间的中间文件,包括转化后的 pqr 和计算得到的 grid 格点文件,可被 vmd 等软件读取。 CASTp : http://sts-fw.bioengr.uic.edu/castp/calculation.php 简介:找出某蛋白所有口袋或孔洞,并得到它们的容积和表面积,有助于研究潜在的配体结合位点。 SFoldRate 预测蛋白质折叠速率: http://gila.bioengr.uic.edu/lab/tools/foldingrate/fr0.html ALOGPS : http://www.vcclab.org/lab/alogps 简介:在线上传分子结构,计算 LogP 、水溶性、 PKa 、 SMILE 字符串等信息。支持分子结构格式十分多。 CORINA : http://www.molecular-networks.com/online_demos/corina_demo.html 简介:通过 SMILE 字符串得到分子的结构文件 一些有用的晶体学工具: http://www.cryst.ehu.es GETAREA : http://curie.utmb.edu/getarea.html 简介:计算分子 SASA 和溶解能,服务器不太稳健 DockingServer : http://www.dockingserver.com/web/? 简介:在线分子对接,须注册,对免费用户功能有限制 GLYCAM 在线构建糖、糖蛋白结构: http://glycam.ccrc.uga.edu/ccrc/biombuilder/biomb_index.jsp MolEdit : http://159.149.163.21/moledit.htm 简介:在线绘制 2D 结构,自动转化为三维坐标文件,支持格式很多。 E-Babel : http://www.vcclab.org/lab/babel 简介:相当于在线版的 Babel ,可以支持几十种结构文件格式的转换。注意不要打开浏览器弹出窗口过滤功能。 Opal Dashboard : http://ws.nbcr.net/opal2/GetServicesList.do 简介:一大批软件的在线计算工具,包括 MEME (搜索一组 DNA/ 蛋白序列中的基序), APBS (解 PB 方程得到静电势分布、溶解自由能), PDB2PQR (往 pdb 格式中添加原子半径信息,转为 apbs 等软件所需的 pqr 文件), Prepare receptor/GPF (创建 pdbqt 、 GPF 文件), Autogrid (计算 autodock 所需的格点文件), Autodock (分子对接), FIMO , GLAM2 , GLAM , GOMO 。 在线版 PDB2PQR : http://nbcr.sdsc.edu/pdb2pqr Prodrg 2.5 : http://davapc1.bioch.dundee.ac.uk/cgi-bin/prodrg_beta 简介:输入结构或者在线绘制结构,生成 gromacs 等软件的拓扑文件,以及加过氢的 pdb 、 gro 、 mol 结构文件。支持 gromos87/96 力场,支持结构优化。 Karlsberg+ : http://agknapp.chemie.fu-berlin.de/karlsberg/index.php 简介:基于线性 PB 方程在线计算蛋白质 Pka PROPKA : http://propka.ki.ku.dk 简介:输入 PDB ID 或者上传 pdb 文件,计算 PKa 。输出结果包括每个残基的 Pka ,不同 PH 下的蛋白去折叠化能、最稳定时的 PH 值,折叠与去折叠时在不同 PH 下所带电荷、等电点 PH 、缓冲能力。虽然独立状态的氨基酸的 PKa 是已知的,但在蛋白中由于受到周围其它氨基酸的影响 PKa 会发生改变,故此程序有助于正确判断在不同 PH 环境下模拟蛋白质时氨基酸所应处的质子化态。 H++ : http://biophysics.cs.vt.edu/H++ 简介:通过隐式溶剂 (GB/PB) 和分子力学模型计算 Pk ,并根据指定 PH 自动将结构质子化 ProBuilder : http://159.149.163.21/probuilder.htm 简介:输入蛋白质序列和预期的二级结构生成蛋白结构文件 PDBsum : http://www.ebi.ac.uk/pdbsum 简介:输入 PDB ID 或者序列,显示蛋白质信息、基本结构特征、结构出处的文献摘要,可调用 PROCHECK 分析结构,可在线观看 3D 结构。 PLATINUM : http://model.nmr.ru/platinum 简介:此程序基于分子疏水势的概念。上传受体 / 配体结构文件后计算,会显示分子总面积、极性面积、非极性面积的大小。得到的疏水势格点文件可保存也可以在线自动调用 Jmol 观看,以不同颜色描述分子的疏水 / 亲水性质,可以直观了解受、配体不同方式的的结合能力。对于脂体系可以显示 2D 疏水图。 MarvinSketch : http://www.chemaxon.com/marvin/sketch/index.jsp 简介:一款功能强大的绘制分子结构、反应式并计算相关性质的软件的在线版,需要 java 运行环境,载入较慢。可自行绘制也可以直接通过名字生成结构 (edit-import name) ,可以直接从模版库 / 基团库中插入结构 (insert-template library/group) ,可以保存结构文件到本地。可以显示周期表 (view-periodic table) ,获得 smile 字符串 ( 选中分子, edit-save as smile ,然后随便找个文本框 paste) ,显示 3D 结构 (view-Open MarvinView3D/Space) ,给出结构的名字 (tools-Naming) ,得到分子式、分子量、元素组成 (tools-Elemental analysis) ,绘制滴定曲线、计算 PKa 、等电点、获得指定 PH 环境下的被质子化 / 去质子化后的结构 (tools-Protonation) ,计算 LogP 、 LogD(tools-partitioning) ,计算原子电荷、极化率、轨道电负性 (tools-charge) ,获得互变异构体、立体异构体 (tools-isomers) ,计算各个异构体的能量、做简单分子动力学 (tools-conformation) ,结构拓扑分析、优化并计算能量、计算 SASA(tools-geometry) ,显示氢键供体 / 受体原子数目、 Huckel 分析、计算折射率、显示共振结构、获得结构框架 (tools-other) 。在程序下方文本框中可以使用 Chemical term 语言编写表达式来通过性质筛选分子、计算属性。亦可免费下载此软件的单机版。 MarvinSpace : http://www.chemaxon.com/marvinspace/applet.html 简介:在线的基于 java 的分子可视化程序,使用 Opengl 库,支持 pdb 、 mol 和 cub 格点文件。可用 NewCartoon 等方式显示蛋白质骨架结构,可以用几种方式显示分子表面,并在上面用颜色显示包括静电势在内的几种信息。缺点是程序载入很慢。 REDS(RESP ESP charge Derive Server) : http://q4md-forcefieldtools.org/REDS 简介:在线计算 RESP 电荷,注册十分麻烦。 计算 RRKM 反应速率: http://phd.marginean.net/rrkm.html DynDom : http://fizz.cmp.uea.ac.uk/dyndom/runDescription.jsp 简介:输如蛋白质分子的两个构象,可分析出构象变化所绕着的旋转轴,以及导致结构变化的关键残基。结果可以用 rasmol 程序显示。 StrucTools : http://helixweb.nih.gov/structbio/basic.html 简介:可以绘制蛋白质二级序列图,计算主链氢键,绘制 B 因子 - 残基图,计算残基所占体积并绘图,计算残基 SASA ,做 Ramachandran 图,做蛋白质旋转的 gif/mpeg 动画。 TarFisDock(Target Fishing Dock) : http://www.dddc.ac.cn/tarfisdock 简介:反向对接程序,提供小分子结构,寻找受体蛋白。国内可能需要国外代理才能访问,速度比较慢。 VRML File Creator : http://cactus.nci.nih.gov/vrmlcreator 简介:通过 smile 字符串或者结构文件,创建 VRML(.wrl) 文件。比如可以导入 Acrobat 3D ,在 pdf 文档中演示分子的立体结构。 w3DNA : http://w3dna.rutgers.edu 简介:输入核酸 PDB ID 或上传结构文件,分析其碱基结构参数。 WebMO : http://www.webmo.net/demo/index.html 简介:提供了友好的 GUI 界面,可以在线绘制或导入结构并调用服务器上的 Gaussian 、 Gamess 、 Mopac 、 Molpro 、 NWChem 、 QChem 、 Tinker 程序进行量化 / 分子力学计算。对于免费用户 WebMO 提供了 guest 帐户登入,但运算时间限制在 60 秒以内,在缺乏计算条件下可以应急使用。 估算 REMD 模拟适宜的温度设定: http://folding.bmc.uu.se/remd 在线蛋白质分析工具列表: http://www.bioinf.org.uk/servers PBT Profiler : http://www.pbtprofiler.net 简介:输入化合物代码或在线绘制结构,快速预测此化合物对环境污染的情况,包括在各种环境下的半衰期和分布状况、生物累积性、毒性等。 WHAT IF : http://swift.cmbi.ru.nl/servers/html/index.html 简介:提供了十分丰富的蛋白质模拟相关工具。包括同源模建、检查和修复蛋白结构、残基突变、蛋白结构分析、可及表面计算、分析氢键、补全质子、原子间不正当接触检测、计算盐桥、生成 FlexDock 输入文件等等。
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转载:教授李志良之死
huangwd99 2008-10-29 11:28
教授李志良之死   本刊记者 杨 军 发自重庆 http://news.sohu.com/20080818/n258969732.shtml   千古艰难唯一死。2008年5月24日,年仅46岁的重庆大学教授李志良,从自家楼上一跃而下,放弃了正处于学术盛年的生命。   近年以来,教授自杀事件已有数例:2006年6月,北京师范大学管理学院教授、博导师文力从办公楼坠下,当场死亡。 2007年1月,年仅45岁的中山大学管理学院某女教授自杀身亡。2007年12月,50岁的人民大学中文系博导余虹跳楼自杀,并引起媒体大范围关注和讨论。   相比类似事件引起的热议,数月之间,理工科教授李志良之死却只引起了网络上小范围的讨论。   学生爱戴的老师   李志良是重庆大学化学化工学院的老师,研究生导师,因为化工学院没有博士点,李同时在重大生物学院带博士。重点从事药物疫苗设计创制、药物生物谱学、化学生物信息与计量学等方面的研究。在采访中,几乎所有的学生都表示,他是一个好老师,是学生特喜欢的那种老师。   李老师中等身材,人看起来很学术气,头顶略秃,被学生开玩笑地称为锃光瓦亮的脑袋。1990年3月博士毕业,师从著名的化学家俞汝勤院士,博士毕业后赴日做博士后,是日本早稻田大学的高材生。两年后,他谢绝老师的挽留回到母校湖南大学任教,传为佳话。   1997年调入重庆大学。是一个才华横溢的人,据说会说三门外语。一口浓重的湖南普通话,学生戏称他说日语可能更容易听懂些。讲起课来纵横捭阖,偶尔穿插吟诵诗词格律,对学生总是微笑着,虽不善言谈但是很有魅力,上课会让学生自己出来讲或者走到学生中间像聊天一样讲课。让我钦佩的老师不多,李老师是一个。有学生这样告诉记者。   学生们说得最多的是他对学术的痴迷。他会在凌晨忽然想到一个问题就跑到实验室做实验。他和同学谈起学术问题滔滔不绝,完全沉迷其中,忘了周围的事物。他可以不吃饭不睡觉也要稿科研。对学术专注执著到近乎迂腐,工作起来没有节假日、星期天,没有时间概念。经常看到很晚他实验室的灯仍亮着,第二天胡子拉碴地上课。其建模能力也很强,每年辅导参加数学建模比赛的学子。   李老师是化工学院做学术做得最好的几个教授之一,招研究生的时候,分数不够高报考他的研究生肯定没戏。他的学生就业也相当不错。没敢报考李老师研究生的学生有点遗憾地说。   李志良主研或主持完成了国家和省部基金课题20多项及霍英东青年教师基金,独立及联合申请中外发明专利十多项。所发表论文,被SCI收录数十篇。   和学术一样获得学生高评价的是李志良的人品。他没有一点架子,和蔼、谦逊,为人正直善良,富有爱心和同情心,对每一个学生都十分关心,自己生活非常简朴,却常常无偿资助一些家庭困难的学生。   他是为数不多的能亲自带学生搞科研的老师,很多老师都是拿到课题分给学生,自己深入科研一线的很少,李老师恰恰能做到这一点。别的老师一般也都是让学生去报账,只有李常常都是自己去报账。   汶川特大地震之后,李志良给灾区捐了3万多元,虽然据学生估计,他的积蓄应该也不多。   压力何在?   同时李又是一个不太修边幅的、在生活中粗枝大叶的人,外表全然看不出是一个科学家、优秀的教授,他会在凌晨想到问题的时候直接穿着睡衣就跑到实验室,曾因为把家里和办公室钥匙都忘在实验室里,而在实验楼的路灯下站一夜。   据介绍李志良有一个能干的妻子,还有一个在重庆重点高中读书的女儿,成绩非常优秀。看上去是一个很好的三口之家,李事业发展也不错,又如此受学生欢迎。似乎没有选择离去的理由。   当时,李志良上课是在新校区D区,在从新校区回老校区的车上还和同学们聊天探讨学术问题,没有任何反常,第二天很多学生听到他自杀的消息,第一反应是不相信。没有人知道他最后的心路历程,是什么导致他跨出了这一步。他的笔记本上这样写:同学们,我对不起你们   学生们告诉记者,前几年李老师的学生出了点问题,似乎是论文抄袭或者是代写,具体不是很清楚,但当时负面影响很大,一度影响到李老师的招生。但李老师一样挺了过来,说明他心理承受能力应该还可以。   有学生推测:也许是对学术环境绝望了吧,否则我想不出他自杀的理由,他是个对学术很执著的人。很多学生都认为,李老师是一个不太管人情世故的人,除了学术,其他的东西多看得很淡。   也有学生告诉记者,李老师学术上比较厉害,但是项目申请有问题,因为现实的学术环境,能力强是一回事,申请到项目是另一回事。在相邻几个实验室中,他的实验室条件是比较差的。因为他争取不来资金,在他手下的学生就没有一定的补偿。李实验做得比较多,但是以计算为主。很多老师在外面都有自己的事业,而李志良就是纯粹搞科研的一个老师。   一个认识他的人说:我听说化学学院有老师自杀了,我想那一定是李老师。在有些人看来,李太专注于学术了,以至有点迂腐,有时候有点古怪,甚至偏执。他性格里面有种现在大学里面缺少的执著和认真,有人认为是太过认真。这导致了他在现实中有些格格不入。不怎么适应这个社会,相对来讲,为人处事很单纯,特别天真。和同事领导相处不太好。   也许他已经不理解这个世界的规则,当他无比认真地给出版社填写选题申请表的时候,他可能根本没意识到,书能否出版,和他的认真与否并无太大关系。   据介绍,因为专心于学术,李的生活能力比较差,因为妻子长年在深圳工作,妻子的姐姐过来照顾他和女儿的生活。   她把带血的头颅/放在生命的天平上/让一切苟活者/都失去了重量。在课堂上,李志良曾把这句诗写在了黑板上。李不是那种只对枯燥的实验数据感兴趣的理工科教授,而是一个相当有激情的人,对科学的思考很有哲学韵味。这样的心灵是极其敏感的,但在现实中,他却是挺能忍的一个人,别人和他说话生气大声他也不计较。   有学生这样总结:是各方面的综合压力,造成了现在的结果。有太专注学术导致的性格缺陷,以及可能延伸出的家庭问题和人际关系问题,有处处碰壁、情郁其中却不得发之于外的心理抑郁,还有现实的学术环境带来的失望以至绝望。   有学生告诉记者,李志良老师有抑郁症,曾经入院治疗过。   沉默的大多数   在现实面前,总有个人不可逾越的困境和障碍。某种程度上,中国教育体制现状导致知识分子的生存空间在缩小。这可能不是最后一根稻草,但确实给一些知识分子造成了困扰。   李志良老师是重庆大学优秀的教授,学术造诣极高,但高山仰止,李老师虽与世无争,但在化工学院仍受到学霸排挤,李老师生活清贫,一心治学。但李老师面对同事关系,面对国内教育现状,时有困顿,不可自拔。这是百度词条对李志良老师的介绍。   虽然李志良广受学生爱戴,但奇怪的是,在采访过程中,几乎所有辗转联系到的采访对象都像躲瘟疫一样躲避记者。   一些学生和记者约好了采访时间和地点,第二天却又反悔,临时爽约。有学生当记者要到约定的采访地点打电话给他时,才告诉记者他正在去往成都的火车上。   李志良的一位研究生只告诉记者,他不想再谈这件事情,声音低沉。而他的一位师妹一开始同意和记者聊聊,并且约定了时间地点,后来听说师兄不愿意接受采访,她立刻也拒绝了采访,理由是让李老师入土为安,不再打扰他是最好的缅怀方式。   有学生接到记者约采访的电话,推说自己正忙,再约时间通电话,到了约定时间并不接电话,再打永远不接。在重大化工学院从本科一直读到博士的人告诉记者自己一点都不了解李志良老师,相当于不认识,所以无法接受采访,却有后来接受采访的人告诉记者,该博士对李老师的了解起码比自己多。   开始几天记者一直觉得莫名其妙,直到一位前年硕士毕业留校的辅导员声称,学校有规定,采访要通过宣传部统一安排,他不方便私下接受记者采访。后来不断有学生以这个理由拒绝记者的采访。   当日出警的派出所也告诉记者采访他们也要通过重庆大学宣传部。重庆大学宣传部则以放假师生都出行不好协调把采访时间推到了开学以后再说吧。   李志良的几位同事和同门也婉拒了记者的采访。   当采访终于有所突破,愿意接受采访并帮记者联系了多人的采访对象告诉记者,他之所以这么做,是因为对李老师的感情。他也希望记者能理解不愿意说的人,毕竟涉及毕业等等诸多问题。不否认有学生不接受采访是不愿意再提起伤心事,想李老师早日入土为安,或者为尊者讳,怕说的什么有损老师形象。但对很大一部分人来说,也许主要是对老师的爱戴,还敌不过对自己的担心,或者多一事不如少一事。   我不想去关心他跳楼的原因,不想,一点也不想。我只感觉到心里的真切的难受,感觉到真正的怀念,怀念一个真正的学者、一个真正的从事研究的人,一个做事认真严谨的人,他所具有的这一切我想也是处于这个浮躁时代的人都应该怀念的东西。这是网络流传很广的悼念李志良老师的文章片段。 (责任编辑:田燕) 评:二十年前随导师张懋森教授参见学术会议,与李教授有过学术交流,其学者印象历历在目。非常悲伤此消息。不赞同李教授的选择。同时怀念已经去世的张先生。
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