导读:本文包含了分子对接优化模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分子对接,配体,预测模型,信息熵
分子对接优化模型论文文献综述
郭权,卢桂艳,王希诚[1]（2011）在《基于预测模型优化的药物分子对接网格》一文中研究指出将网格技术应用于药物分子对接中,能有效解决药物分子对接中所涉及的搜索空间巨大、时间耗费长、对计算环境要求高等问题.通过应用改进的遗传算法多种群竞争机制的对接演化模型GAsDock,以信息熵控制设计空间的收缩,增强了进化的目的性,显着地提高了对接效率.然后,利用线性、指数平滑和离散马尔可夫3种预测模型,并结合加权系数法,提高了分子对接任务的效率及各节点计算能力的自适应性.同时,采用了网格数据传输优化技术,降低了药物分子的传输时间,且能更有效地利用网格资源.实例测试表明了药物分子对接与网格技术相结合的合理性及有效性.(本文来源于《大连理工大学学报》期刊2011年02期）
康玲,李洪林,赵晓宇,王希诚[2]（2008）在《一种精细药物分子对接模型和优化方法》一文中研究指出首先阐述了分子对接设计的基本原理,然后在蛋白质受体中引入关键残基的概念,建立了一个新的柔性分子对接模型.以配体的中心坐标以及它和受体关键残基的旋转键角为设计变量,以设计变量的尺寸为约束,通过最小化分子间相互作用能得到分子的最优取向和构象.一个自适应的遗传算法被用于求解上述优化模型,该算法采用多种群遗传策略、信息熵控制的空间减缩搜索技术以及拟精确罚函数方法,较好地平衡了效率与精度之间的关系,从而能够快速而稳定地逼近最优解.在此基础上,发展了新的精细分子对接程序,该程序可以进行受体与配体的柔性对接.药物分子对接实例证明,本文发展的精细药物分子对接算法和程序能够有效地用于药物分子设计.(本文来源于《应用基础与工程科学学报》期刊2008年06期）
康玲[3]（2008）在《药物分子对接优化模型与算法研究》一文中研究指出药物分子设计开始于1960年代,随后被广泛应用于创新药物先导结构的发现和优化并取得了突破性进展。分子生物学和结构生物学的发展,使得一些靶标生物大分子的功能被阐明,叁维结构被测定,这进一步促进了药物设计方法的发展和应用研究。随着计算机技术的迅猛发展,将计算机技术与药物设计方法融合而成的计算机辅助药物分子设计已经成为创新药物研究的重要领域。分子对接是计算机辅助药物分子设计中的一类主要方法,基于分子对接方法发展起来的虚拟筛选技术,已经被广泛应用于新药研发,大大节约了药物研发成本,加快了药物研发速度。据统计,由于利用了计算机辅助药物分子设计,使得药物研发的直接成本减少了1.3亿美元,研发周期缩短0.9年(相当于多产生10-100亿美元的销售额)。理论上,分子对接方法是要找到能量最低的结合构象。随着分子生物学和结构生物学的发展,人们对生理活性分子与生物大分子的相互作用有了更加深刻的认识,从基于锁钥原理的全刚性模型逐渐发展成为基于诱导契合的柔性模型。然而,即使结构最简单的有机小分子也具有很高的自由度,对于受体大分子,要考虑它的自由度,必然会引起计算复杂度的急剧增加。目前,还没有一种成熟的理论和普遍接受的计算程序可以用于对由数以千计乃至数以万计个原子组成的大分子体系进行精细而有效地计算。本文从数学规划角度研究药物分子对接问题,首先建立了柔性—刚性分子对接优化模型,即对接时将配体按柔性分子处理,而受体则按刚性分子处理。然后,引入残基基团和关键残基的概念,前者是将受体蛋白划分成若干基团,用各残基基团的运动近似反映受体的运动状况;后者是通过受体关键残基侧链二面角的变化来考察受体的局部柔性,由此建立了两种柔性—柔性分子对接优化模型,从而在连续变化的构象空间中近似地考虑了受体的柔性效应。在此基础上,将多尺度方法和分级优化的思想应用到分子对接问题中,将分子对接优化过程划分为两级:刚性—柔性级和柔性—刚性级,构建了分子对接分级优化模型。算法上,在前期发展的基于信息熵的优化方法基础上,将自然界的物种动态演化模型引入到遗传算法当中,研究出加速进化的遗传算法。该算法以物种的稳态进化方式进行算术交叉操作,利用小种群策略和最优保留策略保证了种群的多样性,采用自适应策略克服了先验确定交叉和变异概率值的困难,有效地改善了算法的寻优能力,提高了分子对接的效率。软件开发上,本文利用上面的模型和算法,与中科院上海药物所合作,发展了刚性受体与柔性配体的粗略对接,柔性受体和柔性配体的精细对接以及多尺度分级对接程序。实测算例表明,这些程序能够有效地用于药物分子设计。本文的工作得到国家自然科学基金“药物分子优化设计的网格计算方法研究No.10772042”、《国家重点基础研究发展规划》项目“基于基因功能的创新药物研究No.2004CB518901”和国家863科技计划课题“新药研发网格No.2006AA01A124”的资助。(本文来源于《大连理工大学》期刊2008-10-01）
赵晓宇[4]（2007）在《药物分子对接的优化模型与算法》一文中研究指出药物的设计和研发工作长久以来以其高投入、高风险的特质成为制约药物领域发展的重要因素。随着上世纪计算机技术的迅猛发展，将计算机技术、优化方法与药物设计叁者融合而成的计算机辅助药物分子设计已经成为创新药物研究的重要领域；而药物分子对接方法研究则是计算机辅助药物分子设计的重要环节和步骤。最优化方法作为一门应用型的学科，通过将实际的应用问题转化为合理的数学模型，并采用高效的优化算法得到问题的最优答案。将最优化方法应用到药物分子对接领域，可以大大提高计算机辅助药物分子设计的准确性与效率，同时极大的降低药物设计前期的成本。本文的主要工作，就是从优化方法的模型建立与改进的优化算法应用两个主要方面入手，通过建立全新的药物分子对接中的优化模型并应用改进的搜索算法，从而得到更加全面、实用的分子对接优化方法。首先介绍了计算机辅助药物分子设计领域的发展及药物分子对接方法的理论；然后，综述了目前优化方法的研究现状并着重对本文应用的遗传算法理论及方法进行了阐述。在此基础上，构建了基于经验和基于知识的两种药物分子对接的优化模型Escore和Kscore；并将改进的基于信息熵的多种群自适应遗传算法引入到分子对接的优化过程中，形成了实用有效的药物分子对接程序EGAsDock及KGAsDock。为验证两种优化方法的有效性，本文分别采用复合物自由结合能预测及晶体结构复原、分子对接实例等方法对两种算法的准确性及可行性进行了测试，测试结果显示两种分子对接方法均具有较好的实用性及计算精度；特别是基于知识的优化模型在DNA及KNA复合物的自由结合能预测及分子对接方面有着更为广阔的发展前景。(本文来源于《大连理工大学》期刊2007-12-01）
分子对接优化模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
首先阐述了分子对接设计的基本原理,然后在蛋白质受体中引入关键残基的概念,建立了一个新的柔性分子对接模型.以配体的中心坐标以及它和受体关键残基的旋转键角为设计变量,以设计变量的尺寸为约束,通过最小化分子间相互作用能得到分子的最优取向和构象.一个自适应的遗传算法被用于求解上述优化模型,该算法采用多种群遗传策略、信息熵控制的空间减缩搜索技术以及拟精确罚函数方法,较好地平衡了效率与精度之间的关系,从而能够快速而稳定地逼近最优解.在此基础上,发展了新的精细分子对接程序,该程序可以进行受体与配体的柔性对接.药物分子对接实例证明,本文发展的精细药物分子对接算法和程序能够有效地用于药物分子设计.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分子对接优化模型论文参考文献
[1].郭权,卢桂艳,王希诚.基于预测模型优化的药物分子对接网格[J].大连理工大学学报.2011
[2].康玲,李洪林,赵晓宇,王希诚.一种精细药物分子对接模型和优化方法[J].应用基础与工程科学学报.2008
[3].康玲.药物分子对接优化模型与算法研究[D].大连理工大学.2008
[4].赵晓宇.药物分子对接的优化模型与算法[D].大连理工大学.2007