Конструктор молекула: Развивающие игрушки Молекулы

Конструктор Молекулы» 140 деталей. Тимошка.

Описание товара «Конструктор Молекулы» 140 деталей. Тимошка.»

Необычная форма деталей конструктора, яркие цвета и простота креплений привлекут любого малыша. Конструктор имеет крупные прочные детали, ребенок не сможет их проглотить. К тому же они легко скрепляются и разъединяются между собой, поэтому с данным конструктором малыш может играть самостоятельно. Однако следует помнить, что любая игра должна начинаться с взрослыми. Покажите ребенку, что можно делать с конструктором, дайте первоначальные задания. Из деталей конструктора удобно строить цепочки. Для начала можно строить цепочки одного цвета, затем чередовать их. Со временем, юный фантазер легко сможет собирать оригинальные интересные фигуры, башни, животных и др. Конструктор «Молекулы» поможет развить воображение, образное мышление, фантазию, творческие и познавательные способности. Конструируя, ребенок развивает мелкую моторику, наблюдательность и логику.

Производитель — «Тимошка», Россия.

Характеристики товара «Конструктор Молекулы» 140 деталей. Тимошка.»

Цвет

Цвет может быть примерным или определяться по цвету, которого больше всего на деталях товара.

:

разные цвета

Возраст:

с 3-х лет

Если товара нет в наличии

Этот товар возможно приобрести под заказ.

Для оформления предзаказа необходимо позвонить по телефону или написать нам на почту — [email protected] и сообщить какое количество и каких костюмов вам необходимо. Мы сделаем под вас заявку на предприятие и когда она будет выполнена — свяжемся с вами!

Заказывайте необходимое вам количество товаров индивидуально!

:

можно оформить предзаказ

Пол:

девочки и мальчики

Тип

Тип игрушки или игры, для каких целей создан данный товар. Типы различаются по характеру занятия детей: обучающие, развлекательные и прочее.

:

развивающая игрушка

Конструктор Молекулы» 140 деталей. Тимошка.: отзывы от реальных покупателей

Сообщения не найдены

Вы пользовались продуктом?

Расскажите нам что-нибудь об этом и помогите другим принять правильное решение

Написать отзыв

Конструктор для пространственного моделирования Kribly Boo Молекула 6+


Не является публичной офертой


Описание

Конструктор для пространственного моделирования Молекула содержит в себе 24 шарика различных цветов, а также 36 соединительных палочек – их длина тоже абсолютно разная. Не смотря на то, что в наборе предложены элементы всего двух типов, данный набор открывает широчайшие просторы для фантазии ребенка. Собирайте различные формулы химических соединений или создавайте конструкции напоминающие по форме различных животных или другие объекты. Каждая деталь конструктора выполнена из качественного материла и обладает небольшим весом. Благодаря этому высота и грандиозность возводимой конструкции ограничивается только Вашей фантазией и разве что навыкам равновесия.

В набор входит:
24 шарика
36 палочек
Инструкция

Размер упаковки 32 x 27 x 2 см

Очень крепкие мячики. Фуллереновый конструктор и другие заметки на заре углеродного века

22 здоровых мужика часами пинают футбольный мяч, и с ним ничего не делается. Молекула такой формы должна быть очень крепкой (И. В. Станкевич)

Я подумывал написать большую статью об аллотропии, вдохновившись успехом поста об оловянной чуме. Но, все-таки, эта тема слишком обширна и лучше удалась бы профессиональному химику. Поэтому ограничусь рассказом о моей любимой аллотропной модификации углерода – фуллеренах. Фуллерен весьма популяризован, но пишут о нем преимущественно одно и то же. В 2010 году, когда исполнилось 25 лет со дня практического открытия этой молекулы, писали о ней много, а сейчас уже подзабыли – по-моему, совершенно зря.

Аллотропия – это физико-химическое явление, при котором атомы определенного элемента могут образовывать молекулы с весьма разными конфигурациями, либо разную кристаллическую решетку. В результате каждая аллотропная модификация обладает собственными специфическими свойствами.

Крайне разнороден букет аллотропных модификаций у углерода. Наиболее известные из них – алмаз и графит:

Алмаз является самым твердым веществом естественного происхождения, а чешуйки графита легко отслаиваются, поскольку вертикальные связи между ними очень слабые, а горизонтальные – достаточно сильные.

Кроме алмаза и графита хорошо известна еще одна аллотропная модификация углерода: сажа (она же – аморфный углерод):

Действительно, углерод особенно хорошо приспособлен для аллотропных модификаций, так как его атомы могут складываться в длинные цепочки и кольца. Кольцевая молекула с углеродной основой – одно из самых замечательных изобретений природы, поскольку в таком кольце компактно хранится энергия. Именно длиннющие цепочки углерода – основа всей органики, и как раз они принципиально отличают соединения углерода от соединений кремния (привет любителям ксенобиологии). Углеродная цепочка – основополагающий компонент органической химии, но в неорганике она до недавнего времени была малоизвестна.

Можно сказать, что путь к открытию фуллеренов начался с открытия карбина – линейного углеродного полимера с двойными связями, полученного в советской лаборатории высокомолекулярных соединений ИНЭОС под руководством академика Василия Владимировича Коршака. О структуре карбина до сих пор ведутся споры, но, по всей видимости, она такова:

Карбин подсказал, что существуют стабильные аллотропные формы углерода кроме графита и алмаза. Вскоре после карбина, в 1967 году, был получен лонсдейлит – минерал, подобный алмазу, но обладающий гексагональной кристаллической решеткой. Лонсдейлит назван в честь знаменитого кристаллографа Кэтрин Лонсдейл. Лонсдейлит похож на алмаз, с той оговоркой, что кристаллы природного алмаза имеют кубическую структуру. В середине 1960-х крупицы лонсдейлита находили в метеоритных кратерах и получили искусственно, чтобы понять, при каких условиях он формируется. Оказалось, что это происходит при колоссальном давлении, а «сырьем» для лонсдейлита, как правило, является графит.

Эти открытия 1960-х показали, что углеродная неорганика еще может преподносить сюрпризы, а новые варианты углеродной решетки вполне могут образовываться в несвойственных для Земли физических условиях. Так начался недолгий и увлекательный путь к синтезу графена, и лежал он через открытие фуллеренов.

Запаситесь терпением, далее я вкратце расскажу историю получения фуллерена, которая пересказана в Интернете десятки раз, гораздо интереснее и красочнее.

В середине 1970-х, когда интерес к поиску новых модификаций углерода как раз разогревался, Харольд Крото из Сассекского университета методом спектрального анализа обнаружил в межзвездной среде длинные углеродные цепочки и захотел выяснить, из чего они состоят. Благодаря посредничеству Роберта Кёрла, он смог познакомиться с Ричардом Смолли из университета Райса в Техасе. К тому времени Кёрл и Смолли уже активно занимались моделированием соединений углерода и различных катализаторов, благодаря тому, что у Смолли была отличная лаборатория, позволявшая моделировать условия межзвездной среды.

В августе 1985 года Крото прибыл к Смолли, и в течение следующих 10 дней им удалось получить замкнутые углеродные молекулы из 60 и 70 атомов. 60-атомная молекула представляла собой усеченный икосаэдр, и атомы углерода в ней образовывали шестиугольники и пятиугольники. Молекула С60 практически идентична по форме футбольному мячу, а молекула C70 напоминает более вытянутый мяч для регби.       

Фуллерен С60

Как видите, продолговатая молекула C70 получается вставкой дополнительной цепочки атомов в C60.

Фуллерен C70

К настоящему времени были получены и значительно более сложные фуллереноподобные формы, например, молекула C540, близкая по форме к икосаэдру:

Названы эти молекулы были в честь английского архитектора Ричарда Бакминстера Фуллера, который прославился своими ажурными куполами. Наиболее знаменитый был возведен в 1967 году на Всемирной выставке в Монреале и представлял собой павильон США.

Крото, Кёрл и Смолли были удостоены нобелевской премии по химии в 1996 году за открытие фуллеренов. Наиболее активно развивать тему фуллерена начал Смолли, всерьез занявшийся нанотехнологиями и даже настоявший на открытии нанотехнологической лаборатории при родном университете в Остине, Техас. Крото подчеркивал эстетическую красоту C60, но возможности практического применения фуллеренов начали просматриваться только в нашем веке.

Химические и физические свойства фуллеренов

Кристаллы, образованные фуллереновыми молекулами, называются фуллеритами. Внешне поверхность фуллерена похожа на основу бензольного кольца (C6 в молекуле C6H6), но на самом деле фуллерен химически гораздо устойчивее бензола и ароматических углеводородов. Все атомы углерода в фуллерене четырехвалентны и, как понятно из его структуры, у некоторых атомов на поверхности фуллерена остается одна свободная связь, позволяющая обвешивать фуллерен атомами многих других элементов, давая необычные соединения. Вот примерная сборная схема таких соединений:

Под действием катализаторов, в роли которых могут выступать, в частности, металлы и ультрафиолетовое излучение, фуллерен соединяется с ароматическими углеводородами, фтором, азотом, металлами. На данной схеме особенно интересна модель соединения с осмием – слева внизу. Вот как она выглядит:

Поскольку форма фуллеренов близка к шарообразной, чистый фуллерит получается рыхлым и разупорядоченным. Но тетроксид осмия позволяет формировать между молекулами фуллерена прочные сцепки и дает хорошо кристаллизирующуюся структуру.

Еще одно замечательное свойство фуллерена заключается в том, что его молекулы полые. Диаметр полости в фуллерене C60 составляет около 5 ангстрем. Этого достаточно, чтобы внедрить внутрь фуллерена атом или небольшую молекулу. Впервые в фуллереновую клетку удалось поместить атомы лантана (это делалось при одновременном испарении солей лантана с графитом). Сегодня известны и фуллерены с включением многих других металлов, для таких соединений приняты формулы вида [email protected]60, где M – металл, а индекс означает количество атомов в фуллерене.

В конце прошлого века фуллерены привлекли внимание специалистов по нанотехнологиям, поскольку имеют свойство объединяться в углеродные нанотрубки. Эта тема хорошо раскрыта на Хабре: например, образец кабеля из нанотрубки был представлен еще в 2011 году (обратите внимание: работа выполнена в Университете Райса, где работает Смолли), а в 2018 году даже предлагалось использовать углеродные нанотрубки для создания искусственного аналога мозга. В упоминаемом здесь посте из корпоративного блога «ua-hosting.company» есть картинка, отлично иллюстрирующая конструкцию однослойных и многослойных углеродных нанотрубок. Приведу ее здесь: сходство с молекулой фуллерена угадывается без труда:

Углеродная нанотрубка является одновременно одним из самых тонких, и при этом самых прочных материалов. Возможно, именно нанотрубки – единственный подходящий материал для конструирования троса космического лифта. Картинка дает представление о том, насколько углеродная нанотрубка вместительнее отдельного фуллерена.

При этом существование углеродных нанотрубок было теоретически предсказано в Японии около 1975 года (также встречаются указания и на более ранние даты), а наблюдать углеродную нанотрубку впервые удалось Сумио Иидзиме в 1991 году. Свертывание атомов углерода в нанотрубку – довольно сложная операция, хотя и существует технология, позволяющая собирать нанотрубки неограниченной длины. Гораздо проще и при этом перспективнее – операция раскладывания фуллеренов в графен. Графен – это первый известный двумерный кристалл, новая аллотропная модификация углерода, полученная в 2004 году учеными российского происхождения Геймом и Новоселовым, удостоенными за это Нобелевской премии по химии в 2010 году. Графен проявляет регулярный паттерн, присущий кристаллу, но имеет не трехмерную, а двумерную структуру. Фактически, это правильная сеточка толщиной в один атом. Графен теоретически может стать основой для дешевого сверхпроводника (при расположении двух пластин графена под нужным углом друг к другу или при сочетании графена и кремния) — но самое интересное, что он очень прочен и легок, что позволяет рассматривать его в качестве сырья для производства сверхлегких деталей и даже гоночных автомобилей. Специалисты из итальянского университета фундаментальной и прикладной физики в Тренто (Италия) научились раскалывать фуллерены о медную основу, подавая для этого в фуллереновую среду водород и гелий, расширяющиеся со сверхзвуковой скоростью. Следующая иллюстрация взята с сайта N+1:

Графеновая сетка в данном случае получается пятиугольной, а не шестиугольной, как у классического графена. Кроме того, описанный метод позволил приблизиться к синтезу пентаграфена, который значительно прочнее обычного графена, а также лучше переносит высокие температуры и деформацию.

В статье Юлии Айдаровны Баимовой с соавторами приведена интересная схема, демонстрирующая последовательные деформации графенового листа, углеродной нанотрубки и фуллерена C240:

Из этой иллюстрации можно сделать два вывода: из всех обсуждаемых углеродных форм крупный фуллерен наиболее устойчив. При этом различные модификации углеродной кристаллической решетки при нарастании внешнего воздействия приобретают все более схожие конфигурации. Дело в том, что при нарастающем сближении атомов в кристаллической решетке начинают играть роль не только силы химических связей, но и силы ван-дер-ваальсовых взаимодействий, очень быстро ослабевающие даже с минимальным увеличением расстояния.

В 2018 году, экспериментируя с деформацией фуллеренов и листов графена, в Калифорнийском университете в Беркли удалось получить шварцит — материал, похожий на листы графена, обладающие отрицательной кривизной.  Вещество названо в честь немецкого химика Германа Шварца, предсказавшего существование таких форм углерода еще в 1880-е. Шварцит удалось вырастить внутри цеолитовых кристаллов, образованных атомами кремния. Шварцит по свойствам одновременно напоминает и графен, и углеродную нанотрубку, и фуллерен, акцентируя принципиальное родство этих структур. Возможности применения шварцита пока не конкретизированы, он наиболее интересен в качестве катализатора в нефтепромышленности.    

Применение фуллеренов

Вот краткая схема, демонстрирующая актуальные и потенциальные возможности применения фуллеренов. Как понятно из вышеизложенного, сила фуллеренов – в их устойчивости, компонуемости и в том, что у них внутри полость. Поэтому фуллерен ценен как сравнительно инертная молекула, внутри которой может находиться «полезная нагрузка» — другая молекула, которую необходимо «не кантовать». Именно поэтому как фуллерены, так и нанотрубки могут служить идеальными «капсулами» или «проводами» для передачи материала на уровне нанотехнологий. При этом удается получать все более крупные фуллерены, в которые можно закладывать более сложные молекулы. Наиболее интересный вариант «капсульного» применения фуллеренов, на мой взгляд – это адресная доставка противоопухолевых лекарств. Химические связи внутри фуллерена позволяют «не расплескать» препарат. При этом на поверхности фуллерена можно при помощи химических связей прикрепить биохимические «антенны», которые приведут фуллерен к опухоли, а также ингибиторы иммунной системы, которые обеспечат лечебный эффект без массового подавления иммунитета у пациента.

Не менее интересны возможности использования фуллеренов и нанотрубок в зеленой энергетике. Фуллерен C60 может применяться в качестве мельчайшего фотоэлектрического элемента, а нанотрубка – в качестве аккумулятора. Уже сегодня проводятся эксперименты, где C60 служит акцептором электронов в полимерных фотоэлектрических элементах. Фуллерен выигрывает у металла в качестве  фотоэлемента, так как обладает высокой пористостью и значительно более обширной поверхностной площадью, не подвержен коррозии и проще утилизируется. Кроме того, поскольку фуллерены хорошо поддаются сжатию без деформации, они потенциально могут привести к созданию суперконденсаторов и батарей нового поколения.

На этом я рискую чрезмерно размыть предмет статьи, поскольку более обширный технический экскурс потребовал бы рассказывать не столько о фуллеренах, сколько о графене и его производных. Возможно, в случае достаточного интереса к этой статье, я попробую рассказать и о производных графена, но уже в следующий раз.

 Технологии, которые позволили бы сшивать и надстраивать из фуллеренов углеродные нанотрубки произвольной длины и формы – или, напротив, раскладывать фуллерены и нанотрубки в слои графена – стали бы важнейшим вкладом в историю углеродного века человеческой цивилизации.

Американцы создали программу-конструктор для сборки молекул РНК

Эта методика сборки РНК подразумевает создание и изучение свойств виртуального «макета» молекулы РНК при помощи специальной компьютерной программы и сборку уже готового продукта без необходимости проверять каждый шаг этого процесса.

«Нам пришлось разработать модели, которые были бы достаточно комплексными для точного отображения тонкостей, необходимых для адекватной имитации функции системы, и одновременно достаточно простыми для оформления в виде измеряемых и управляемых переменных. Мы представляли себе эти переменные как части системы, которые можно менять с предсказуемым результатами — примерно так же, как инженер-химик управляет химической фабрикой, двигая ручками от клапанов. Модели были нужны для того, чтобы предсказывать, как комбинация из положений разных ручек повлияет на работу всей системы», — пояснил один из участников группы Джеймс Каротерс (James Carothers) из Калифорнийского университета в Беркли.

Система Кислинга и его коллег предназначена для сборки одних из самых сложных молекул РНК — так называемых рибозим и аптазим. Эти молекулы могут управлять множеством различных процессов — они влияют на считывание генов, блокируют работу других РНК или могут работать в качестве катализаторов реакций внутри клетки.

Авторы статьи изучили механические и химические законы, управляющие параметрами сборки молекулы РНК и влияющие на ее свойства, и оформили их в виде компьютерных алгоритмов. На основе этих алгоритмов ученые разработали компьютерную программу, позволявшую собирать виртуальные молекулы РНК и наблюдать за ее взаимодействием с другими веществами и прочими цепочками РНК. Проверенную версию молекулы можно будет собрать уже в реальных условиях, не затрачивая усилия на дополнительные проверки.

Для проверки работы этой системы ученые собрали 24 различных версии рибозимной РНК и сравнили то, насколько запрограммированные функции молекулы будут соответствовать реальным результатам ее работы в клетках кишечной палочки (Escherichia coli).

По задумке Кислинга и его коллег каждая молекула РНК должна была заставлять бактерии вырабатывать определенное количество красного флуоресцентного белка (RFP). В целом, все молекулы работали так, как задумывали ученые — их общая «точность» приближается к 94%.

Как отмечается в статье, ученые планируют использовать свое изобретение для улучшения работы бактериальных «фабрик» биотоплива и создания штаммов бактерий, пригодных для выработки лекарств и дорогостоящих органических веществ.

Здоровье: Наука и техника: Lenta.ru

Одной из технологий медицины будущего являются аптамеры — короткие молекулы ДНК или РНК, которые имеют много различных применений, включая функции антител, борющихся с патогенами. Однако существуют сложности в получении аптамеров для определенных задач — затруднительно предсказать, какой формой должна обладать молекула, чтобы связаться с нужной мишенью. Российские ученые и их зарубежные коллеги разработали новую методику моделирования модифицированных аптамеров с длиной, меньшей, чем у их предшественников. «Лента.ру» подробно рассказывает об исследовании, опубликованном в престижном научном журнале Molecular Therapy.

Мир нуклеинов

Нуклеиновые кислоты, к которым относятся ДНК и РНК, играют одну из главных ролей в функционировании любого живого существа. Они хранят в себе информацию о развитии организма, его физиологии и эволюции. Они не только кодируют в себе информацию о белках, но и выполняют множество важных функций, включая регуляцию генов. Например, короткие одноцепочечные РНК легко формируют сложные комплексы, в том числе рибозимы. Рибозимы — особые молекулы РНК, способные оказывать ферментативное действие, подобное белкам. Поэтому считается, что именно рибозимы могли существовать задолго до возникновения первой живой клетки, катализировать свое собственное размножение и мутировать в процессе химической эволюции, способствовав появлению жизни на Земле.

Материалы по теме:

Благодаря прогрессу в области молекулярной биологии и бионанотехнологии одноцепочечные ДНК (оцДНК) стали полезным инструментом для медицины. Длинные оцДНК используются для конструирования ДНК-оригами — молекул почти любой формы, что подходит для создания новых наноматериалов, вычислительных устройств и даже ДНК-компьютеров. Короткие нуклеиновые кислоты, также называемые олигонуклеотидами, способны имитировать антитела — белки крови, распознающие и нейтрализующие патогены, включая вирусы и раковые клетки. ДНК-аналоги антител относятся к аптамерам, то есть молекулам, способным специфически связываться с молекулами-мишенями.

Аптамер впервые был получен в декабре 2004 года, это был пегаптаниб натрия, разработанный компаниями Pfizer и Eyetech. За 20 лет аптамеры стали широко использоваться в медицине для таргетной терапии — методе борьбы с раком, когда препараты блокируют рост и распространение опухолевых клеток через воздействие на специфические молекулы, которые необходимы для развития новообразования. Специфичность аптамеров делает их безопасными для здоровых тканей, которые не выделяют таких соединений.

Структура РНК-аптамера, специфичного к биотину

Изображение: Fdardel / Wikipedia

В настоящий момент аптамеры получают с помощью искусственной эволюции. Метод SELEX заключается в создании большой коллекции олигонуклеотидов, состоящих из случайных последовательностей. Олигонуклеотиды взаимодействуют с веществом-мишенью, после чего удаляют те из них, что не смогли связаться с ним. Этот цикл повторяется несколько раз, и ученые отбирают те молекулы, что обладают наибольшим сродством к нужному соединению. Различия в свойствах оцДНК определяются их способностью складываться в сложные трехмерные формы. Молекулярная структура, в свою очередь, зависит от множества факторов, включая температуру, кислотность и наличие растворенных ионов.

ДНК-конструктор

Ученые МГУ и Красноярского научного центра совместно с коллегами из Финляндии, Германии, Канады, Японии и США решили сложную задачу оптимизации молекулы-аптамера для диагностики раковых клеток. В отличие от предшествующего ему соединения, у новой последовательности на 45 нуклеотидов меньше. Такое усечение сделало функции аптамера оптимальными и позволило улучшить связывание молекулы с клетками опухоли за счет его большей специфичности к специфическим белкам-мишеням.

2004год

создание первого аптамера — пегаптаниба, который блокирует фактор роста эндотелия сосудов и разрешен для использования в лечении влажной макулодистрофии сетчатки

Сконструировать аптамер с заданной молекулярной структурой — сложная задача, которая требует мощных компьютеров. Моделирование в масштабах атома может сгенерировать правдоподобные молекулярные структуры, однако выявление наиболее вероятных из них требует огромных вычислительных ресурсов. Это объясняется крошечной разницей в энергии между молекулами одинакового химического состава, но с разными молекулярными структурами.

Известно, что аптамер LC-18 может связываться с опухолевыми клетками аденокарциномы легких, тканями и плазмой крови с высокой специфичностью. LC-18 представляет собой последовательность из 80 нуклеотидов, включая два особых участка размером 20 нуклеотидов с каждой стороны — праймера. Праймеры выполняют вспомогательные функции, служа в качестве затравки для синтеза нового олигонуклеотида.

Структура аптамера LC-18t и его предшественника

Изображение: Elsevier Inc.

Существует необходимость в уменьшении размера аптамеров для улучшения связывающих свойств и удешевления синтеза. Исследователи добились синтеза сильно усеченного LC-18 (LC-18t) длиной 35 нуклеотидов, который демонстрирует те же связывающие свойства, что и его предшественник. Затем ученые применили ряд теоретических методов, включая моделирование сворачивания ДНК, квантово-химические расчеты и компьютерные симуляции. Эффективность аптамера была испытана в экспериментах на раковых клетках.

Сначала было проверено, способен ли усеченный аптамер связываться с раковыми клетками в организме пациента таким же образом, как и оригинальный LC-18. Эксперименты продемонстрировали, что LC-18t эффективно связывается с окрашенными опухолевыми клетками легких, но не связывается со здоровыми легкими и воспаленными тканями. Причиной этому стало усиление энергии связывания молекулы, а уменьшение длины сокращает количество форм, в которые может свернуться молекула, что облегчает процесс молекулярного узнавания мишени.

Будущее за моделированием

Исследователи также предложили новый протокол для моделирования структуры аптамера в будущем. Для этого нужно применить малоугловое рентгеновское рассеяние (SAXS), которое является мощным методом, позволяющим наблюдать за структурными переходами биологических молекул в растворах, подобных среде внутри живого организма. SAXS помогает определить форму аптамера в эксперименте. После этого нужно провести первоначальное молекулярное моделирование с использованием различных вычислительных методов, после чего данные из экспериментов и теоретических расчетов сравниваются друг с другом.

Разнообразные трехмерные структуры аптамера LC-18

Изображение: Elsevier Inc.

Предложенная процедура также может быть использована для анализа комплексов аптамер-мишень в будущем. Получив надежную атомистическую структуру в результате моделирования, можно рационализировать связывание аптамера с мишенью, например, белком. Это может быть очень полезно при разработке новых, более эффективных аптамеров на основе данных, полученных в результате молекулярного моделирования.

Аптамеры, обладающие высокой специфичностью к мишеням и чувствительностью, универсальными биофизическими и фармакокинетическими свойствами, заняли прочную нишу на рынке терапевтических препаратов и утвердились в качестве многообещающего нового класса лекарственных соединений. Можно ожидать, что благодаря эффективным методам моделирования такие соединения получат еще большее распространение и станут широко использоваться в борьбе с вирусными и бактериальными инфекциями, онкологическими заболеваниями, в диагностике генетических и других расстройств.

ICC05-AEM2016


Устарело : методы с тем же именем, что и их класс, не будут конструкторами в будущей версии PHP; Translation_Entry имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/entry.php в строке
14

Устаревший : методы с тем же именем, что и их класс, не будут конструкторами в будущей версии PHP; POMO_Reader имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/streams.php on line 12

Устарело : методы с тем же именем, что и их класс, не будут конструкторами в будущей версии PHP; POMO_FileReader имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/streams.php в строке 120

Устаревший : методы с тем же именем, что и их класс конструкторы в будущей версии PHP; POMO_StringReader имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/streams.php on line

175

Устарело : Методы с тем же именем, что и их класс, не будут конструкторами в будущей версии PHP; POMO_CachedFileReader имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/streams.php в строке 221

Устаревший : методы с тем же именем, что и их класс конструкторы в будущей версии PHP; POMO_CachedIntFileReader имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/streams.php on line 236

Устарело : методы с тем же именем, что и их класс, не будут конструкторами в будущей версии PHP; Wg_widget_factory имеет устаревший конструктор в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/ww-includes/widgets.php

на линии 544

Устаревшие : Функция get_magic_quotes_gpc () устаревают в / Главная / AEM2014 / www/icc05-aem2016/wp-includes/load.php онлайн 585

Устарело : функция create_function() устарела в /home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-mo/includes переводы.PHP на линии 202

Устаренные : Функция Create_Function () устарена в /Home/aem2014/www/icc05-aem2016/wp-includes/pomo/translations.php на линии 202

ICC05-AEM2016
Устарело : функция get_magic_quotes_gpc() устарела в

Почетный советник

Кендзи Сода (Киотский университет, Япония)

Общие сопредседатели

Хидэюки Хаяси (Медицинский колледж Осаки, Япония)
Ясухиса Асано (Университет префектуры Тояма, Япония)

Специальные темы биологии и молекулярной биологии

аспекты кофакторов
Применение кофакторов и ферментов в медицине, фармацевтике и питании
Структура, функции и каталитические механизмы ферментов и кофакторов
Новые технологии с использованием ферментов и кофакторов
Ферменты в производстве полезных химических веществ
Изучение ферментативной активности путем скрининга и белковой инженерии

Важные даты

Срок подачи тезисов: 25 мая 2016 г.
Постерная презентация продлена до 30 июня 2016 г.
Уведомление о принятии: 15 июня 2016 г.
(только на японском языке)

9 0090 Унадзуки, Тояма, Япония
4-8 сентября 2016 г.

Спасибо за участие.

ICC05-AEM2016 успешно прошел с 4 по 8 сентября 2016 г. в Международном зале Kurobe Unazuki Selene в Тояме, Япония, с участием 204 человек, включая сопровождающих лиц из 19 стран и регионов.
Мы хотели бы поблагодарить всех вас за участие в ICC05-AEM2016.
Фотографии с конференции готовы для размещения в сети. Щелкните здесь для просмотра фотоальбома.

Еще раз спасибо за вашу поддержку и вклад в конференцию, и мы с нетерпением ждем встречи с вами снова.

Новости

2016.10.24
Доступно
фотографий с конференции!
2016.08.19
Доступно расписание маршрутных автобусов!
2016.08.04
Предварительная программа доступна.
2016.07.14
Информация о приглашенных докладчиках ОБНОВЛЕНА!
2016.06.30
Доступна инструкция
Динамики.
2016.06.30
Объявлены победители конкурса
Travel!
2016.05.02
Доступен 3-й аксессуар.
2016.04.30
Срок подачи тезисов продлен.
2016.03.09
2-й циркуляр доступен.
2016.03.03
Приглашенный докладчик обновлен.

Базовая Молекула

Базовая Молекула
Следующий: DrawMolecule Up: молекулярных объекта Предыдущий: Атом &nbsp Содержание

Подразделы



Базовая молекула
Файлы: Базовая молекула.час, BaseMolecule.C
Произведено из: \bf Анимация
Глобальный экземпляр (если есть): нет
Используется в дополнительном компоненте: Часть основного кода VMD

Описание

BaseMolecule — второй по величине уровень в иерархии классов для Молекула объекта; он получен из Animation и используется для хранения статической информации о молекуле, которая является основную информацию о структуре и содержании системы, которые не измениться со временем. BaseMolecule не может читать в этом сама информация, вместо этого он предоставляет подпрограммы, которые вызывают производные классы. чтобы добавить к молекуле новые молекулы, связи и т. д. BaseMolecule не несет ответственности за графическое отображение молекула тоже; остается классу DrawMolecule , т.е. производный от BaseMolecule и Displayable .

Вы никогда не создаете экземпляр BaseMolecule напрямую, вместо этого вы создать экземпляр класса, производного от Molecule , для которого BaseMolecule — это базовый класс (среди прочего).При первоначальном создании новый BaseMolecule пуст, с нулевыми атомами и нулевыми связями. производные классы содержат фактический код для чтения в молекулярной структуре из файла или из сетевого подключения, и они добавляют компоненты в внутреннее хранилище через подпрограммы в BaseMolecule . Когда все структура полностью считывается, затем вызывается подпрограмма в BaseMolecule анализировать структуру и вычислять такие вещи, как атомы в какие остатки, сколько остатков, каковы основные связи, и т. д.Фактически, молекула содержит эти структурные особенности, которые либо непосредственно добавляется к BaseMolecule , либо рассчитывается BaseMolecule после считывания базовой структуры:

  • Атомы N, которые добавляются в систему по мере их считывания из какого-либо источника. С каждым атомом связано несколько имен, которые помогают различать атомы и сделать возможным выбор атома VMD механизм выбора подмножеств атомов. Эти имена:
    • Имя атома , которое обычно является стандартным химическим веществом. номенклатурное название.Например, альфа-углероды в белках имеют название Калифорния.
    • Тип атома , который для некоторых файлов молекулярных данных является имя из гораздо меньшего набора полных имен, используемых для классификации атомов в небольшие наборы, которые более управляемы. Например, в файлах PSF используются типы атомов. упростить параметризацию атомов для молекулярной динамики симуляции. Если тип атома неизвестен из входных файлов, это просто устанавливается таким же, как имя атома.
    • Название остатка , трехбуквенный код, который обычно вполне стандартно.Все аминокислоты глицина, например, находятся в остатках с название ГЛИ.
    • Остаток ID , числовое значение, присвоенное остаткам в молекула, довольно часто в порядке возрастания с одного конца линейной цепи к другому. Особенно полезно в белках, которые представляют собой неразветвленные полимеры.
    • Идентификатор цепи , однобуквенный код, используемый для различения атомов. между различными субкомпонентами молекулы. Если для атома неизвестно, ему присваивается значение по умолчанию `X’.
    • Имя сегмента , похожее на идентификатор цепочки, но разрешенное до четырех символов. Это не так стандартно, как идентификатор цепи, и если он неизвестно, ему будет присвоено значение по умолчанию MAIN.
  • N-связей, которые добавляются в систему по мере их считывания или вычисляется производным классом. Облигации не хранятся непосредственно в списке, Однако; вместо этого каждый атом хранит список связей, в которых он участвует, что значительно ускоряет отображение молекулы.
  • Связи остова белка N и остова N нуклеиновой кислоты, которые определяются BaseMolecule после того, как атомы и связи добавлен.
  • N остатков, где каждый остаток представляет собой набор атомов и связей которые образуют некоторую субъединицу.
  • N сегментов, каждый из которых состоит из набора атомов в функциональная субструктура внутри молекулы. Например, довольно часто белок — это сегмент, а окружающие молекулы воды — другой сегмент.
  • N фрагментов, где каждый фрагмент представляет собой набор связанных остатки.Если система состоит из трех разъединенных альфа-спиралей, для Например, тогда каждая спираль была бы отдельным фрагментом. Есть списки белковые фрагменты, а также фрагменты нуклеиновых кислот.
После того, как атомы и связи добавлены к BaseMolecule , затем связность анализируется, и имена атомов используются, чтобы найти основные связи, остатки в системе и фрагменты. Атомы, связи, остатки и другие компоненты пронумерованы 0 … N-1 в их соответствующих списки.

Еще один элемент, который хранится в BaseMolecule , — это уникальный идентификатор молекулы. номер, который присваивается при создании молекулы. Каждый новый молекуле в VMD присваивается целочисленный идентификатор. Присвоенные значения идентификатора увеличиваться на единицу при загрузке каждой новой системы. Команды, используемые для воздействия молекулы используют эти идентификационные номера, чтобы определить, к какой молекуле относится команда. должно повлиять. Название молекулы отображается в поле Молекула В конце формы экранного меню этот идентификационный номер добавлен.

Конструкторы

Перечисления, списки или массивы имен символов

Перечисление MoleculeType перечисляет различные типы молекул. который понимает VMD. При анализе структуры тип молекула определяется. Типы:
  • УАПРОТЕИН
  • ЭХБЕЛОК
  • УАПРОТДНА
  • ЭХПРОТДНА
  • НУКЛЕИНОВАЯ
  • ОРГАНИЧЕСКИЙ
  • НЕОРГАНИЧЕСКИЙ

Внутренние структуры данных

  • Тип MoleculeType — тип данной молекулы (из списка выше).
  • int nAtoms — количество атомов в этой молекуле. Может быть ноль.
  • int nBonds — количество связей в этой молекуле.
  • int nBackProtein — количество связей белкового остова.
  • int nBackDNA — количество связей остова нуклеиновой кислоты.
  • int nResidues — количество остатков.
  • int nSegments — количество сегментов.
  • int ID — целочисленный идентификационный номер молекулы.
  • int maxAtoms — максимальный объем памяти, выделенный в настоящее время для хранения атомы (т.е. размер массива atomList, который может быть больше, чем фактическое количество хранящихся там атомов).
  • Atom **atomList — массив из объектов Atom .
  • NameList atomNames — список уникальных имен атомов в этом молекула.
  • NameList atomTypes — список уникальных типов атомов в этом молекула.
  • NameList resNames — список уникальных имен остатков в этом молекула.
  • NameList resIds — список уникальных идентификаторов остатков в этом молекула.
  • NameList chainNames — список уникальных идентификаторов цепочки в этом молекула.
  • NameList segNames — список уникальных имен сегментов в этом молекула.
  • ResizeArray absoluteList — список остатков связаны с чем.
  • ResizeArray fragList — список связанных остатков, которые образуют фрагменты.
  • ResizeArray pfragList — список подключенных белков остатки, образующие белковые фрагменты.Фрагмент белка представляет собой одну цепь от Н до С.
  • ResizeArray nfragList — список подключенных ядер кислотные остатки, образующие фрагменты нуклеиновых кислот. Фрагмент нуклеиновой кислоты представляет собой единую цепь от 5′ до 3′.

Невиртуальные функции-члены

Виртуальные функции-члены

  • virtual int create(void) — предоставлена ​​основная виртуальная подпрограмма по этому классу. Это используется после того, как был создан новый подкласс Molecule . создан (с необходимой информацией для чтения молекулы, приведенной в конструктор).Изначально молекула пуста; чтобы инициализировать его, вызывается подпрограмма create(), которая затем запускает фактический процесс чтения данных. Каждая версия create() поставляется производными классами должен, после создания собственного создания, вызвать подпрограмма create() в родительском классе. Эта процедура возвращает успех операции создания.
  • виртуальный float scale_factor(void) — возвращает (возможно расчет сначала) коэффициент масштабирования, необходимый для масштабирования координат для текущий временной шаг, чтобы поместиться в поле от -1 … 1 во всех измерениях.
  • виртуальная пустота cov(float &, float &, float &) — возврат положение центра объема текущего набора координат.

Способ использования

Новая молекула сначала создается с использованием `new’ с соответствующим подклассом Molecule ( Molecule является «стандартным» классом для всех молекулярные объекты в VMD; классы, производные от Molecule , являются специализированными считывать данные из разных источников, в то время как классы выше Молекула уровень имеет дело только с частью информации, необходимой для хранения и отображения и анимировать структуру.). Затем, после того как новый экземпляр будет назначен указатель Molecule , то виртуальная функция create() должна называться. Это фактически приведет к выполнению всех действий, для примеры файлов данных будут прочитаны или будут установлены сетевые соединения. Версия create() в BaseMolecule должна называться после молекула была прочитана производными классами. Это анализирует структуру и находит остовные связи, фрагменты и т. д. Когда create() завершена, молекула готова к работе.Если создать() не возвращает TRUE, однако создание не удалось (т. е. файлы могли не открываться), а новая молекула все равно будет пустой.

Следующий: DrawMolecule Up: молекулярных объекта Предыдущий: Атом &nbsp Содержание
[email protected]

Молекула

B787 (ref_mol[, do_plot, verbose, atomic_map, …])

Находит сдвиг, вращение и переупорядочение атомов concept_mol , которые лучше всего соответствуют ref_mol .

BFS ([seed_atoms, bond_threshold, …])

Обнаружение фрагментов среди реальных атомов с помощью алгоритма поиска в ширину (BFS).

Z (я, arg0)

Ядерный заряд атома arg0 (0-индекс без фиктивных значений)

activ_all_fragments (сам)

Делает все фрагменты молекулы активными

add_atom (я, Z, x, y, z, символ, масса, …)

Добавляет к себе молекула атом с атомным числом Z , декартовые координаты в BOHR ( x , y , Z ), Z Symbol , MASS и Зарядки , расширенный атомный атомный этикетка и массовый номер A

atom_at_position (*args, **kwargs)

Функция перегружена.

base_on_atom (я, arg0)

Получает метку орбитального базиса заданного атома arg0

center_of_mass (сам)

Вычисляет центр масс молекулы (не переводит молекулу)

заряд (я, атом)

Получает заряд атома (0-индекс без пустышек)

клон (собственный)

Возвращает новую молекулу, идентичную arg1

com_fixed (собственный)

Получает, зафиксирован ли центр масс

комментарий (сам)

Получает комментарий к молекуле

возможность подключения (собственный)

Получает связность молекул

create_psi4_string_from_molecule (сам)

Получает строку, повторно выражающую в формате ввода текущее состояние молекулы.Содержит информацию о декартовой геометрии, фрагментации, зарядах и кратностях, а также любых ограничениях кадра.

deactivate_all_fragments (сам)

Делает все фрагменты молекулы неактивными

Distance_Matrix (собственно)

Возвращает Матрица межатомных расстояний

extract_subsets (*args, **kwargs)

Функция перегружена.

fZ (self, arg0)

Ядерный заряд атома arg1 (с индексом 0, включая пустышки)

fзаряд (я, атом)

Получает заряд атома (с индексом 0, включая пустышки)

find_highest_point_group (я[, допуск])

Находит максимально возможную расчетную молекулярную точечную группу

find_point_group (я[, допуск])

Находит группу расчетных молекулярных точек, пользователь может переопределить это с помощью ключевого слова симметрии

fix_com (я, arg0)

Устанавливает, следует ли зафиксировать декартову позицию или преобразовать в C.О.М.

fix_orientation (я, arg0)

Зафиксировать ориентацию на текущем кадре

флабель (собственный, атом)

Получает исходную метку атома arg0, указанную во входном файле (C2, h5) (0-индексируется, включая пустые значения)

fmass (я, атом)

Получает массу атомов (с индексом 0, включая пустышки)

form_symmetry_information (я, arg0)

Использует объект группы точек, полученный путем вызова point_group()

format_molecule_for_mol ()

Возвращает строку Molecule в формате mol2.

from_arrays ([geom, elea, elez, elem, mass, …])

Создание молекулы из непроверенных массивов и переменных.

from_dict (arg0)

Возвращает новую молекулу, созданную из словаря Python.

from_schema (molschema[, return_dict, …])

Создание молекулы из схемы, отличной от Psi4.

from_string (molstr[, dtype, name, fix_com, …])

fsymbol (я, атом)

Получает очищенную метку атома (C2 => C, h5 = H) (0-индексируется, включая пустышки)

ftrue_atomic_number (я, атом)

Получает атомный номер атома из элемента (с индексом 0, включая пустышки)

full_geometry (собственно)

Получает геометрию [Бора] в виде (Natom X 3) матрицы координат (включая манекены)

full_pg_n (сам)

Получает n в Cnv и т.д.; Если нет n (например,

fx (собственный, arg0)

x позиция атома arg0 (с индексом 0, включая пустышки в Боре)

fy (я, arg0)

y позиция атома arg0 (0-индексируется, включая пустышки в Боре)

fz (я, arg0)

z позиция атома arg0 (0-индексируется, включая пустышки в Боре)

геометрия (собственная)

Получает геометрию [Бора] в виде (Natom X 3) матрицы координат (исключая манекены)

get_fragment_charges (сам)

Получает заряд каждого фрагмента

get_fragment_multiplicity (сам)

Получает кратность каждого фрагмента

get_fragment_types (сам)

Возвращает список, описывающий, как обрабатывать каждый фрагмент {Real, Ghost, Absent}

get_fragments (сам)

Возвращает список пар диапазонов атомов, определяющих каждый фрагмент родительской молекулы (fragments[frag_ind] = )

get_full_point_group (сам)

Получает имя группы точек, например C3v или S8

get_full_point_group_with_n (сам)

Получает имя группы точек, например Cnv или Sn

get_variable (я, arg0)

Возвращает значение переменной arg0 в списке структурных переменных

инерция_тензор (собственно)

Возвращает внутренний тензор

input_units_to_au (сам)

Возвращает преобразование единиц измерения в [a0] для геометрии

unrep_labels (собственный)

Возвращает метки симметрии неприводимого представления

is_variable (я, arg0)

Проверяет наличие переменной arg0 в списке структурных переменных

этикетка (я, атом)

Получает исходную метку атома , указанную во входном файле (C2, h5) (0-индексируется без фиктивных значений)

масса (я, атом)

Возвращает массу атомов (0-индекс)

mass_number (я, arg0)

Массовое число (А) атома, если известно, иначе -1

молекулярный заряд (собственный)

Получает молекулярный заряд

move_to_com (сам)

Перемещает молекулу к центру масс

кратность (собственный)

Получает кратность (определяется как 2Ms + 1)

наллатом (сам)

Количество реальных и фиктивных атомов

имя (сам)

Получает имя молекулы

натом (само)

Количество реальных атомов

фрагменты (собственно)

Получает количество фрагментов в молекуле

Nuclear_dipole (*args, **kwargs)

Функция перегружена.

Nuclear_repulsion_energy (self[, dipole_field])

Расчет энергии ядерного отталкивания

Nuclear_repulsion_energy_deriv1 (self[, …])

Возвращает первую производную энергии ядерного отталкивания в виде матрицы (атом, 3)

Nuclear_repulsion_energy_deriv2 (сам)

Возвращает вторую производную энергии ядерного отталкивания в виде матрицы (натом X 3, натом X 3)

ориентация_фиксированная (собственная)

Узнать, зафиксирована ли ориентация

группа_точек (собственный)

Возвращает текущий объект группы точек

print_bond_angles (самостоятельно)

Печать геометрических параметров валентного угла

print_cluster (собственный)

Печатает молекулу в декартовых единицах ввода, добавляя разделители фрагментов

print_distances (сам)

Печать геометрических параметров межатомного расстояния

print_in_input_format (собственный)

Печатает молекулу в виде декартовых или ZMatrix-записей в том виде, в каком они были введены.

распечатка (самостоятельно)

Печатает молекулу в декартовых единицах измерения в выходной файл

print_out_in_angstrom (самостоятельно)

Печатает молекулу в декартовых координатах в ангстремах в выходной файл

print_out_in_bohr (самостоятельно)

Печатает молекулу в декартовых диаграммах Бора в выходной файл

print_out_of_planes (самостоятельно)

Печать геометрических параметров угла вне плоскости в выходной файл

print_rotational_constants (собственно)

Печать констант вращения в выходной файл

происхождение (собственный)

Получает происхождение молекулы

reinterpret_coordentry (я, arg0)

Переинтерпретировать записи координат во время update_geometry().-1] молекулы

rotateal_symmetry_number (собственно)

Возвращает количество уникальных ориентаций жесткой молекулы, которые меняют местами только идентичные атомы

ротор_тип (собственный)

Возвращает тип ротора, напр.

run_dftd3 ([func, dashlvl, dashparam, …])

Вычислите поправку на дисперсию с помощью программы Grimme DFTD3.

run_dftd4 ([func, dashlvl, dashparam, …])

Вычислите поправку на дисперсию с помощью программы Grimme DFTD4.

run_gcp ([func, dertype, verbose])

Вычисление геометрической коррекции BSSE с помощью программы Grimme GCP.

save_string_xyz (сам)

Сохраняет строку файла XYZ в arg2

save_string_xyz_file (сам)

Сохраняет файл XYZ в arg2

save_xyz_file (я, arg0, arg1)

Сохраняет файл XYZ в arg0

schoenflies_symbol (сам)

Возвращает символ Schoenflies

скремблировать ([do_shift, do_rotate, do_resort, …])

Тестер для B787 путем сдвига, вращения и перетасовки атомов ref_mol и проверки того, что выравниватель возвращает обратное преобразование.

set_active_fragment (я, arg0)

Устанавливает для указанного фрагмента arg0 значение Real

set_active_fragments (я, arg0)

Устанавливает указанный список arg0 фрагментов как Real

set_basis_all_atoms (я, arg0, arg1)

Устанавливает базовый набор arg0 для всех атомов

set_basis_by_label (self, arg0, arg1, arg2)

Устанавливает базовый набор arg1 для всех атомов с меткой (например,г., h5) arg0

set_basis_by_number (я, arg0, arg1, arg2)

Устанавливает базовый набор arg1 для всех атомов с номером arg0

set_basis_by_symbol (я, arg0, arg1, arg2)

Устанавливает базисный набор arg1 для всех атомов с символом (например, H) arg0

set_comment (я, arg0)

Установка комментария к молекуле

set_connectivity (я, arg0)

Устанавливает связность молекул

set_full_geometry (я, arg0)

Устанавливает геометрию по заданной (Natom X 3) матрице arg0 координат (в Боре) (включая манекены

set_geometry (я, arg0)

Устанавливает геометрию по заданной (Natom X 3) матрице arg0 координат [a0] (исключая пустышки)

set_ghost_fragment (я, arg0)

Устанавливает для указанного фрагмента arg0 значение Ghost

set_ghost_fragments (я, arg0)

Устанавливает указанный список arg0 фрагментов как Ghost

set_input_units_to_au (я, arg0)

Устанавливает преобразование единиц измерения в [a0] для геометрии

set_mass (я, атом, масса)

Устанавливает массу атома (0-индекс) в массу (хорошо для изотопных замещений)

set_atomic_charge (я, arg0)

Изменение общего молекулярного заряда.

set_multiplicity (я, arg0)

Изменение кратности (определяется как 2S + 1).

set_name (я, arg0)

Задает название молекулы

set_nuclear_charge (я, arg0, arg1)

Присвоить заряду ядра данного атома arg0 значение arg1 (преимущественно для ЭХП).

set_point_group (я, arg0)

Устанавливает группу молекулярных точек в объект группы точек arg0

set_provenance (я, arg0)

Наборы молекулы происхождения

set_units (я, arg0)

Устанавливает единицы измерения (ангстрем или бор), используемые для определения геометрии.

set_variable (я, arg0, arg1)

Устанавливает значение arg1 в переменную arg0 в списке структурных переменных, затем вызывает update_geometry()

символ (я, атом)

Получает очищенную метку атома (C2 => C, h5 = H) (0-индексируется без фиктивных значений)

симметрировать (я, arg0)

Находит наивысшую группу абелевых точек в пределах заданного допуска и принудительно придает геометрии эту симметрию.

симметрия_из_ввода (собственно)

Возвращает симметрию, указанную во входных данных

to_arrays ([пустышка, Ghost_as_dummy])

Экспортирует информацию о координатах в массивы NumPy.

to_dict ([force_c1, force_units, np_out])

Сериализирует экземпляр в словарь Molecule.

to_schema (dtype[, единицы измерения])

Сериализирует экземпляр в словарь в соответствии со схемой dtype .

to_string (dtype[, единицы, atom_format, …])

Формат строкового представления молекулы QM.

перевести (я, arg0)

Преобразует молекулу с помощью arg0

true_atomic_number (я, атом)

Получает атомный номер атома из элемента (0-индексируется без фиктивных значений)

шт. (самостоятельно)

Возвращает единицы, используемые для определения геометрии, т.е.е. «Ангстрем» или «Бор».

update_geometry (собственно)

Повторно оценивает геометрию с текущими значениями переменных, директивами ориентации и т. д.

x (я, arg0)

x позиция [Бора] атома arg0 (0-индексируется без фиктивных значений)

xyz (я, i)

Вернуть Vector3 для атома i (0-индексированный без фиктивных значений)

y (я, arg0)

y позиция [Бора] атома arg0 (0-индексируется без фиктивных значений)

z (я, arg0)

z-позиция [Бора] атома arg0 (0-индексируется без фиктивных значений)

Здание Молекулы

Введение

Набор для сборки молекул шариков и палочек

Ковалентные связи образуются, когда электроны распределяются между атомами.Водород, например, может разделять одну пару электронов с другим атомом, поэтому мы говорим, что он образует одну связь. Точно так же кислород образует два, азот обычно образует три, а углерод формирует четыре. (Вспомните правило «HONC»… H=1, O=2, N=3, C=4, но учтите, что могут образовываться нестабильные молекулы, создавая исключения.) Соотношения атомов в различных молекулах выражаются их химическими формулы. Например, «H 2 O» представляет собой воду, а «C 6 H 12 O 6 » представляет собой глюкозу.Однако это только часть истории. В биологии форма молекула часто так же важна, как и ее химическая формула. Ферменты, например, нуждаются в точном трехмерном подходят к своим субстратам, точно так же, как бейсбольный мяч и поношенный перчатка аутфилдера. В этом исследовании мы попытаемся построить молекулярные модели некоторых распространенных веществ из биологии. В нескольких случаях появятся необычные свойства, которые нельзя было предсказать из плоские проекции, которые обычно рисуются на бумаге.

Общие группы

Советы : эфир образуется, когда кислород имеет углерод с обеих сторон. Альдегид образуется при присоединении углерода к водороду и двойной связи с кислородом. Кетон образуется, когда C=O находится в середине цепочки атомов углерода. Карбоновая кислота образуется, когда углерод соединен двойной связью с одним кислородом и присоединен ко второму кислороду группой -ОН. Группа -ОН сама по себе образует спирт .

Префиксы мет-эт-проп-бут-пент-гекс-гепт-окт-нон-дек- обозначают возрастающее число атомов углерода от 1 до 10.

Методы

Если вы делаете этот урок лично , используйте набор для построения молекул.

Мы будем работать с деревянными шарами, изображающими атомы. Водороды (белый или желтый) имеют одно отверстие, кислород (красный) имеют два отверстия, азот (синий) имеют три отверстия, а углероды (серые) имеют четыре отверстия. Используйте деревянные дюбели для одинарного соединения и гибкая пластиковая трубка для двойного облигации.Каждое отверстие должно быть заполнено, каждая «связка» должна быть закрыта. Для некоторых больших примеров, может быть необходимо поделиться кусочками с другие группы.

Поэкспериментируйте с каждым из следующих примеров, пока не удовлетворены тем, что у вас есть единственное правильное решение.

На отдельном листе бумаги нарисуйте каждый из этих примеров в виде Трехмерная форма, а не просто фигурка. Раскрасьте каждый эскиз как нужный.

Если вы делаете этот урок онлайн , используйте приложение Build a Molecule для создания молекул, перечисленных ниже.Вы будете двигаться от более простых структур к более сложным. Используйте вкладку «Большие молекулы» и нажимайте желтые стрелки, чтобы перемещаться между наборами атомов, чтобы найти тот, в котором есть все материалы, необходимые для каждой структуры. Просто перетащите атомы рядом друг с другом, и сформируется связь. Щелкните между атомами, чтобы разорвать связь. Бросайте ненужные куски обратно в лоток, и они сами разберутся. Нажмите Refill Kit, чтобы очистить весь экран. В руководстве для учителей есть больше инструкций по использованию этого инструмента, но он довольно интуитивно понятен, и вы, вероятно, сможете понять его после нескольких минут изучения.

Создайте следующее

(Сначала попробуйте построить их, используя только приведенные ниже подсказки. Затем проверьте свою работу, нажав на ссылку.)

  1. Газообразный водород является простейшей и наименьшей из возможных молекул.
  2. Газ Кислород требует двойной связи.
  3. Озон имеет химическую формулу O 3
  4. Углекислый газ требует наличия двух двойных связей. (Подсказка: di- означает 2).
  5. Вы знакомы с водой (H 2 O), но перекись водорода , используемая для обесцвечивания волос и дезинфекции порезов, имеет на один кислород больше.
  6. Добавьте один углерод в воду, и вы получите формальдегид , канцероген и консервант.
  7. Аммиак — простейшая молекула, состоящая из азота и водорода.
  8. Метан — простейшая молекула, состоящая из углерода и водорода.
  9. Метанол похож на метан, но также имеет один атом кислорода. Также называемый древесным спиртом, он токсичен для питья.
  10. Этанол имеет формулу C 2 H 6 O.(Подсказка: для этого требуется одна связь OH!). Этанол — это спирт, содержащийся в пиве, вине и крепких спиртных напитках.
  11. Диметиловый эфир представляет собой изомер этанола; то есть он имеет ту же химическую формулу, но другую структуру. (Подсказка: у него нет связи O-H!)
  12. Углекислота имеет формулу H 2 CO 3 и является важным буфером pH в вашей крови. (Подсказка: для этого требуется одна двойная связь и никаких трехатомных колец!)
  13. Уксусная кислота при смешивании с водой образует уксус и имеет формулу C 2 H 4 O 2
  14. Мочевина имеет формулу CH 4 N 2 O.Так ваше тело выводит лишний азот из белков, которые вы едите. (Подсказка: левая и правая стороны симметричны!)
  15. Аланин — одна из самых простых аминокислот, из которых состоят белки. К его центральному углероду присоединены: атом водорода, аминогруппа (NH 2 ), метильная группа (CH 3 ) и карбоксильная группа (CO 2 H). Посмотрите, сможете ли вы построить второй, который будет зеркальным отражением оригинала.

Обсуждение

  1. Почему углерод был в основе всех более крупных примеров? Почему нет какой-то другой атом, например водород или кислород?
  2. Если вы нашли зеркальное отражение своей аланиновой модели, было ли это каким-то образом вы могли бы повернуть или повернуть две версии, чтобы сделать их идентичны? Почему или почему нет?
  3. Почему могут существовать правосторонние и левосторонние версии аланина, а не мочевина или угольная кислота?
  4. Каким образом молекулы с одинаковой химической формулой, такие как этанол и диметиловый эфир, могут иметь разные физические свойства?
  5. Когда вино или пиво подвергаются воздействию кислорода, этанол превращается в уксусную кислоту и образуется вода.Сравните эти два соединения и напишите уравнение превращения.
  6. В научно-фантастических фильмах иногда идея жизни на основе кремния предлагается как альтернатива углероду. Можете ли вы догадаться, почему? Подсказка: это рядом с углеродом в периодической таблице.

Дальнейшее расследование

Исследуйте периодику Таблица элементов с вашим Mac или используйте эту онлайн-таблицу Менделеева. Для более мощного Molecule Builder попробуйте Jmol.

Упражнение на критическое мышление : Узнайте о диводороде Монооксид, тихий убийца.

Пакет — ядро ​​ароматичности

MolecularFormula Молекулярная формула.
Молекулярный вес Молекулярная масса представляет собой сумму всех атомных масс составляющих атомов соединения, измеренную в г/моль. При отсутствии явной изотопной маркировки предполагается усредненная естественная численность. Если атом имеет явную изотопную метку, в этом месте предполагается 100% изотопная чистота.
CanonicalSMILES Строка Canonical SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System).Это уникальная строка соединения SMILES, сгенерированная алгоритмом «канонизации».
ИзомерныеСМАЙЛЫ Изомерная строка SMILES. Это строка SMILES со стереохимическими и изотопными характеристиками.
ИнХл Стандартный международный химический идентификатор IUPAC (InChI). Он не допускает выбора пользователем опций при работе со стереохимией и таутомерными слоями строки InChI.
ИНЧИКЕЙ Хэшированная версия полного стандарта ИнЧИ, состоящая из 27 символов.
Имя ИЮПАК Химическое название, систематически определенное в соответствии с номенклатурой IUPAC.
XLogP Расчетный коэффициент распределения октанол-вода или коэффициент распределения. XLogP используется как мера гидрофильности или гидрофобности молекулы.
ExactMass Масса наиболее вероятного изотопного состава отдельной молекулы, соответствующей наиболее интенсивному пику иона/молекулы в масс-спектре.
Моноизотопная масса Масса молекулы, рассчитанная с использованием массы наиболее распространенного изотопа каждого элемента.
ТПСА Площадь топологической полярной поверхности, рассчитанная по алгоритму, описанному в статье Ertl et al.
Сложность Рейтинг молекулярной сложности соединения, рассчитанный по формуле Берца/Хендриксона/Иленфельдта.
Плата Общий (или чистый) заряд молекулы.
HBondDonorCount Количество доноров водородных связей в структуре.
Хбондакцепторкаунт Количество акцепторов водородных связей в структуре.
rotatableBondCount Количество вращающихся связей.
HeavyAtomCount Количество неводородных атомов.
IsotopeAtomCount Число атомов с обогащенным изотопом(ами)
Атомстереосчет Общее количество атомов с тетраэдрической (sp3) стерео [например, (R)- или (S)-конфигурацией]
ДефайнедАтомСтереоКоунт Количество атомов с определенным тетраэдрическим (sp3) стерео.
UndefinedAtomStereoCount Количество атомов с неопределенным тетраэдрическим (sp3) стерео.
BondStereoCount Общее количество связей с плоским (sp2) стерео [например, (E)- или (Z)-конфигурация].
ДефайнедБондСтереоКоунт Количество атомов с определенным плоским (sp2) стерео.
UndefinedBondStereoCount Количество атомов с неопределенным плоским (sp2) стерео.
CovalentUnitCount Количество ковалентно связанных звеньев.
Объем3D Аналитический объем первого разнообразного конформера (конформера по умолчанию) для соединения.
XStericQuadrupole3D Компонент x квадрупольного момента (Qx) первого разнообразного конформера (конформера по умолчанию) для соединения.
YStericQuadrupole3D Y-компонент квадрупольного момента (Qy) первого разнообразного конформера (конформера по умолчанию) для соединения.
ZStericQuadrupole3D Компонент z квадрупольного момента (Qz) первого разнообразного конформера (конформера по умолчанию) соединения.
FeatureCount3D Общее количество 3D-объектов (сумма FeatureAcceptorCount3D, FeatureDonorCount3D, FeatureAnionCount3D, FeatureCationCount3D, FeatureRingCount3D и FeatureHydrophobeCount3D)
FeatureAcceptorCount3D Количество акцепторов водородной связи конформера.
FeatureDonorCount3D Количество доноров водородных связей конформера.
FeatureAnionCount3D Количество анионных центров (при рН 7) конформера.
FeatureCationCount3D Количество катионных центров (при рН 7) конформера.
FeatureRingCount3D Количество колец конформера.
FeatureHydrophobeCount3D Количество гидрофобов конформера.
КонформерМодельRMSD3D СКО выборки конформера в Å.
EffectiveRotorCount3D Общее количество 3D-объектов (сумма FeatureAcceptorCount3D, FeatureDonorCount3D, FeatureAnionCount3D, FeatureCationCount3D, FeatureRingCount3D и FeatureHydrophobeCount3D)
ConformerCount3D Количество конформеров в модели конформера соединения.
Отпечаток пальца2D Субструктура PubChem в кодировке Base64 Отпечаток молекулы.

8. Графовые нейронные сети — глубокое обучение для молекул и материалов

Самая большая трудность для машинного обучения с молекулами — это выбор и вычисление «дескрипторов». Графовые нейронные сети (GNN) — это категория глубоких нейронных сетей, входными данными которых являются графы и которые позволяют обойти выбор дескрипторов. GNN может принимать молекулу непосредственно в качестве входных данных.

Аудитория и цели

Эта глава основана на стандартных слоях и регрессии.Хотя это определено здесь, было бы неплохо ознакомиться с графиками/сетями. После завершения этой главы вы должны быть в состоянии

  • Представление молекулы на графике

  • Обсуждение и классификация распространенных архитектур графовых нейронных сетей

  • Построить GNN и выбрать функцию считывания для типа этикеток

  • Различать элементы графа, ребра и узла

  • Сформулировать GNN в виде обновлений границ, обновлений узлов и шагов агрегации

Как обычно, они состоят из определенных слоев, которые вводят график, и именно эти слои нас интересуют.Вы можете найти обзоры GNN в Dwivedi et al. [DJL+20], Бронштейн и др. [BBL+17] и Wu et al. [WPC+20]. GNN можно использовать для всего: от крупнозернистой молекулярной динамики [LWC+20] до предсказания химических сдвигов ЯМР [YCW20] до моделирования динамики твердых тел [XFLW+19]. Прежде чем мы погрузимся в них слишком глубоко, мы должны сначала понять, как представлен граф и как молекулы преобразуются в графы.

Вы можете найти интерактивную вводную статью о графах и графовых нейронных сетях на сайте Distill.паб [SLRPW21]. Большинство современных исследований в области GNN проводятся в специализированных библиотеках глубокого обучения для графов. По состоянию на 2022 год наиболее распространенными являются PyTorch Geometric, библиотека Deep Graph, Spektral и TensorFlow GNNS.

8.1. Представление графика

Граф \(\mathbf{G}\) представляет собой набор узлов \(\mathbf{V}\) и ребер \(\mathbf{E}\). В нашей настройке узел \(i\) определяется вектором \(\vec{v}_i\), так что набор узлов можно записать в виде тензора ранга 2. Ребра могут быть представлены в виде матрицы смежности \(\mathbf{E}\), где если \(e_{ij} = 1\), то узлы \(i\) и \(j\) соединены ребром.Во многих областях графы часто сразу же упрощаются, чтобы быть направленными и ациклическими, что упрощает дело. Вместо этого молекулы неориентированы и имеют циклы (кольца). Таким образом, наши матрицы смежности всегда симметричны \(e_{ij} = e_{ji}\), потому что в химических связях нет понятия направления. Часто сами наши ребра имеют особенности, так что \(e_{ij}\) сам по себе является вектором. Тогда матрица смежности становится тензором третьего ранга. Примерами краевых признаков может быть порядок ковалентной связи или расстояние между двумя узлами.

Рис. 8.1 Метанол с атомами, пронумерованными так, чтобы мы могли преобразовать его в график.

Давайте посмотрим, как можно построить график по молекуле. Рассмотрим метанол, показанный на рис. 8.1. Я пронумеровал атомы, чтобы у нас был порядок определения узлов/ребер. Во-первых, особенности узла. Вы можете использовать что угодно для признаков узлов, но часто мы начинаем с векторов признаков, закодированных одним горячим кодом:

.

Узел

С

Н

О

1

0

1

0

2

0

1

0

3

0

1

0

4

1

0

0

5

0

0

1

6

0

1

0

\(\mathbf{V}\) будут комбинированными векторами признаков этих узлов.Матрица смежности \(\mathbf{E}\) будет выглядеть так:

1

2

3

4

5

6

1

0

0

0

1

0

0

2

0

0

0

1

0

0

3

0

0

0

1

0

0

4

1

1

1

0

1

0

5

0

0

0

1

0

1

6

0

0

0

0

1

0

Найдите минутку, чтобы понять эти два.Например, обратите внимание, что в строках 1, 2 и 3 только четвертый столбец не равен нулю. Это потому, что атомы 1-3 связаны только с углеродом (атом 4). Кроме того, диагональ всегда равна 0, потому что атомы не могут быть связаны друг с другом.

Вы можете найти аналогичный процесс преобразования кристаллов в графики в Xie et al. [XG18]. Теперь мы начнем с функции, которая может преобразовать строку смайлов в это представление.

8.2. Запуск этого ноутбука

Нажмите на   выше, чтобы запустить эту страницу как интерактивный Google Colab.Подробнее об установке пакетов см. ниже в вашей собственной среде или в Google Colab

.

Наконечник

Чтобы установить пакеты, выполните этот код в новой ячейке

 !pip установить jupyter-book matplotlib numpy tensorflow pydot seaborn Pillow rdkit-pypi
 
 импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
импортировать matplotlib как mpl
импортировать numpy как np
импортировать тензорный поток как tf
предупреждения об импорте
импортировать панд как pd
импортировать rdkit, rdkit.Chem, rdkit.Chem.rdDepictor, rdkit.Хим.Ничья
импортировать networkx как nx

предупреждения.filterwarnings("игнорировать")
sns.set_context("ноутбук")
sns.set_style(
    "темный",
    {
        "xtick.bottom": Верно,
        "ytick.left": Верно,
        "xtick.color": "#666666",
        "ytick.color": "#666666",
        "axes.edgecolor": "#666666",
        "оси.ширина линии": 0,8,
        "figure.dpi": 300,
    },
)
color_cycle = ["#1BBC9B", "#F06060", "#5C4B51", "#F3B562", "#6e5687"]
mpl.rcParams["axes.prop_cycle"] = mpl.cycler(color=color_cycle)
# Солдата = pd.read_csv('https://dataverse.harvard.edu/api/access/datafile/3407241?format=original&gbrecs=true')
# пришлось перезапустить, потому что dataverse не надежен
Солдата = pd.read_csv(
    "https://github.com/whitead/dmol-book/raw/master/data/curated-solubility-dataset.csv"
)
np.random.seed (0)
my_elements = {6: "С", 8: "О", 1: "Н"}
 

Скрытая ячейка ниже определяет нашу функцию smiles2graph . Это создает векторы признаков одного горячего узла для элементов C, H и O. Он также создает тензор смежности с порядком связи одного горячего узла, являющимся вектором признаков.

 по умолчанию smiles2graph(sml):
    """Аргументом для функции RD2NX должна быть допустимая последовательность SMILES.
    возвращает: график
    """
    m = rdkit.Chem.MolFromSmiles(sml)
    m = rdkit.Chem.AddHs(m)
    строка_заказа = {
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.SINGLE: 1,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.DOUBLE: 2,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.TRIPLE: 3,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.AROMATIC: 4,
    }
    N = len(список(m.GetAtoms()))
    узлы = np.zeros((N, len(my_elements)))
    поиск = список (мои_элементы.ключи())
    для i в m.GetAtoms():
        узлы[i.GetIdx(), lookup.index(i.GetAtomicNum())] = 1

    прил = np.zeros((N, N, 5))
    для j в m.GetBonds():
        u = мин (j.GetBeginAtomIdx(), j.GetEndAtomIdx())
        v = макс (j.GetBeginAtomIdx(), j.GetEndAtomIdx())
        заказ = j.GetBondType()
        если порядок в order_string:
            заказ = строка_заказа[заказ]
        еще:
            поднять Предупреждение("Игнорирование ордера на облигацию" + ордер)
        прил[и, v, порядок] = 1
        прил[в, и, порядок] = 1
    возвратные узлы, прил.
 
 узлов, adj = smiles2graph("CO")
узлы
 
массив
([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.]])
 

8.3. Граф нейронной сети

Графовая нейронная сеть (GNN) — это нейронная сеть с двумя определяющими атрибутами:

  1. Его вход представляет собой график

  2. Его вывод является эквивалентом перестановки

Мы можем ясно понять первый пункт. Здесь перестановка графа означает изменение порядка наших узлов. В приведенном выше примере с метанолом мы могли бы легко сделать углерод атомом 1 вместо атома 4.Тогда наша новая матрица смежности будет:

1

2

3

4

5

6

1

0

1

1

1

1

0

2

1

0

0

0

0

0

3

1

0

0

0

0

0

4

1

0

0

0

1

0

5

1

0

0

0

0

1

6

0

0

0

0

1

0

GNN является эквивариантным по перестановкам, если выходные данные изменяются так же, как эти обмены.Если вы пытаетесь смоделировать величину на атом, такую ​​как частичный заряд или химический сдвиг, это, очевидно, важно. Если вы измените порядок ввода атомов, вы ожидаете, что порядок их частичных зарядов изменится аналогичным образом.

Часто нам нужно смоделировать свойство целой молекулы, такое как растворимость или энергия. Это должно быть инвариантом к изменению порядка атомов. Чтобы сделать эквивариантную модель инвариантной, мы используем показания (определенные ниже). См. Входные данные и эквивалентность для более подробного обсуждения эквивалентности.

8.3.1. Простой GNN

Мы будем часто упоминать GNN, когда на самом деле имеем в виду слой из GNN. Большинство GNN реализуют определенный уровень, который может работать с графами, поэтому обычно нас интересует только этот уровень. Давайте посмотрим на пример простого слоя для GNN:

. (8.1)\[\begin{уравнение} f_k = \sigma\left( \sum_i \sum_j v_{ij}w_{jk} \right) \конец{уравнение}\]

Это уравнение показывает, что мы сначала умножаем каждую функцию узла (\(v_{ij}\)) на обучаемые веса \(w_{jk}\), суммируем все функции узла, а затем применяем активацию.Это даст единый вектор признаков для графика. Является ли это уравнение перестановочно-эквивариантным? Да, потому что индекс узла в нашем выражении — это индекс \(i\), который можно переупорядочить, не влияя на вывод.

Давайте посмотрим пример, который похож, но не эквивалентен перестановке:

(8.2)\[\begin{уравнение} f_k = \sigma\left( \sum_i v_{ij}w_{ik} \right) \конец{уравнение}\]

Это небольшое изменение. Теперь у нас есть один весовой вектор на узел. Это делает обучаемые веса зависимыми от порядка узлов.Затем, если мы поменяем порядок узлов, наши веса больше не будут выравниваться. Итак, если бы мы ввели две молекулы метанола, которые должны иметь одинаковый выход, но поменяли бы местами два атомных числа, мы бы получили разные ответы. Эти простые примеры отличаются от реальных GNN двумя важными способами: (i) они дают один выходной вектор признаков, который отбрасывает информацию для каждого узла, и (ii) они не используют матрицу смежности. Давайте посмотрим на реальную GNN, которая обладает этими свойствами, сохраняя при этом эквивариантность перестановок.

8.4. Кипф и Веллинг GCN

Одной из первых популярных GNN была сверточная сеть на графах Кипфа и Веллинга (GCN) [KW16]. Хотя некоторые люди считают GCN широким классом GNN, мы будем использовать GCN для обозначения GCN Kipf & Welling. Томас Кипф написал отличную статью, посвященную GCN.

Входными данными для слоя GCN являются \(\mathbf{V}\), \(\mathbf{E}\), и он выводит обновленный \(\mathbf{V}’\). Вектор признаков каждого узла обновляется.Способ, которым он обновляет вектор признаков узла, заключается в усреднении векторов признаков его соседей, как определено \(\mathbf{E}\). Выбор усреднения по соседям — это то, что делает перестановку слоя GCN эквивариантной. Усреднение по соседям не поддается обучению, поэтому мы должны добавить обучаемые параметры. Мы умножаем соседние признаки на обучаемую матрицу перед усреднением, что дает GCN возможность обучаться. В нотации Эйнштейна этот процесс равен:

. (8.3)\[\begin{уравнение} v_{il} = \sigma\left(\frac{1}{d_i}e_{ij}v_{jk}w_{lk}\right) \конец{уравнение}\]

, где \(i\) — рассматриваемый нами узел, \(j\) — индекс соседа, \(k\) — входной признак узла, \(l\) — выходной признак узла, \(d_i \) — это степень узла i (что делает его средним, а не суммой), \(e_{ij}\) изолирует соседей, так что все несоседние \(v_{jk}\) равны нулю, \(\ sigma\) — наша активация, а \(w_{lk}\) — обучаемые веса.Это уравнение сложное, но на самом деле это просто среднее значение по соседям с добавленной обучаемой матрицей. Одна из распространенных модификаций — сделать все узлы соседями самих себя. Это связано с тем, что функции выходного узла \(v_{il}\) зависят от входных функций \(v_{ik}\). Нам не нужно менять наше уравнение, просто сделайте так, чтобы матрица смежности имела \(1\) по диагонали вместо \(0\), добавив единичную матрицу во время предварительной обработки.

Понимание GCN важно для понимания других GNN.Вы можете рассматривать слой GCN как способ «общения» между узлом и его соседями. Выход для узла \(i\) будет зависеть только от его непосредственных соседей. Для химии этого недостаточно. Однако вы можете сложить несколько слоев. Если у вас есть два слоя, вывод для узла \(i\) будет включать информацию о соседях узла \(i\). Еще одна важная деталь, которую необходимо понимать в GCN, заключается в том, что процедура усреднения достигает двух целей: (i) она обеспечивает эквивалентность перестановок, устраняя эффект соседнего порядка, и (ii) предотвращает изменение величины признаков узлов.Сумма выполнит (i), но приведет к увеличению величины узловых функций после каждого слоя. Конечно, вы можете поместить специальный слой нормализации после каждого слоя GCN, чтобы поддерживать стабильные выходные величины, но усреднение выполняется легко.

Рис. 8.2 Промежуточный шаг слоя свертки графа. 3D-векторы являются функциями узла и начинаются как горячие, поэтому [1,00, 0,00, 0,00] означает водород. Центральный узел будет обновляться путем усреднения характеристик его соседей.

Рис.8.3 Анимация работы слоя свертки графа. Слева — входные, справа — выходные функции узла. Обратите внимание, что показаны два слоя (см. изменение названия). По мере воспроизведения анимации вы можете видеть, как информация об атомах распространяется по молекуле за счет усреднения по соседям. Таким образом, кислород превращается из простого кислорода в кислород, связанный с C и H, в кислород, связанный с H и Ch4. Цвета просто отражают ту же информацию в числовых значениях.

Чтобы лучше понять уровень GCN, посмотрите на рис.8.2. На нем показан промежуточный этап слоя GCN. Каждая узловая функция представлена ​​здесь как горячий закодированный вектор на входе. Анимация на рис. 8.3 показывает процесс усреднения по соседним объектам. Чтобы упростить просмотр этой анимации, обучаемые веса и функции активации не учитываются. Обратите внимание, что анимация повторяется для второго слоя. Посмотрите, как «информация» о наличии в молекуле атома кислорода распространяется только через два слоя к каждому атому. Все GNN работают с одинаковыми подходами, поэтому постарайтесь понять, как работает эта анимация.

8.4.1. Реализация GCN

Давайте теперь создадим тензорную реализацию GCN. Мы пока пропустим активацию и обучаемые веса. Сначала мы должны вычислить нашу матрицу смежности ранга 2. Приведенный выше код smiles2graph вычисляет тензор смежности с векторами признаков. Мы можем исправить это простым сокращением и одновременно добавить идентификатор

.
 узлов, adj = smiles2graph("CO")
adj_mat = np.sum(adj, axis=-1) + np.eye(adj.shape[0])
adj_mat
 
массив
([[1., 1., 1., 1., 1., 0.],
       [1., 1., 0., 0., 0., 1.],
       [1., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 1., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0., 1.]])
 

Чтобы вычислить степень каждого узла, мы можем сделать еще одно сокращение:

 градусов = np.sum(adj_mat, axis=-1)
степень
 
Массив
 ([5., 3., 2., 2., 2., 2.])
 

Теперь мы можем объединить все эти части в уравнение Эйнштейна

 печать (узлы [0])
# обратите внимание, чтобы разделить на степень, введите 1 / степень
новые_узлы = np.einsum("i,ij,jk->ik", 1 / степень, adj_mat, узлы)
печать (новые_узлы [0])
 

Чтобы теперь реализовать это как слой в Keras, мы должны поместить этот код выше в новый подкласс Layer. Код относительно прост, но вы можете прочитать об именах функций и классе Layer в этом руководстве. Три основных изменения заключаются в том, что мы создаем обучаемые параметры self.w и используем их в tf.einsum , мы используем активацию self.activation и выводим как наши новые функции узла, так и матрицу смежности.Причина вывода матрицы смежности заключается в том, что мы можем сложить несколько слоев GCN без необходимости каждый раз передавать матрицу смежности.

 класс GCNLayer (tf.keras.layers.Layer):
    """Реализация GCN в качестве слоя"""

    def __init__(я, активация=Нет, **kwargs):
        # конструктор, который просто вызывает суперконструктор
        # и превращает запрошенную активацию в вызываемую функцию
        super(GCNLayer, self).__init__(**kwargs)
        само.активация = tf.keras.activations.получить (активация)

    сборка защиты (я, input_shape):
        # создаем обучаемые веса
        node_shape, adj_shape = input_shape
        self.w = self.add_weight(shape=(node_shape[2], node_shape[2]), name="w")

    деф вызов(я, входы):
        # разбить ввод на узлы, прил.
        узлы, прил = входы
        # вычислить степень
        степень = tf.reduce_sum (прил., ось = -1)
        # Уравнение GCN
        new_nodes = tf.einsum("bi,bij,bjk,kl->bil", 1 / степень, прил., узлы, self.w)
        вне = я.активация (новые_узлы)
        возвращаться, прил.
 

Теперь мы можем попробовать наш слой:

 gcnlayer = GCNLayer("relu")
# здесь вставляем ось партии
gcnlayer((узлы[np.newaxis, ...], adj_mat[np.newaxis, ...]))
 
 (],
         [0,6581193 , 0, , 0,743],
         [0,6581193 , 0., 0,743],
         [0.5172361 , 0. , 0.75427425]]], dtype=float32)>,
 )
 

Выводит (1) новые функции узла и (2) матрицу смежности. Давайте удостоверимся, что мы можем сложить их и применить GCN несколько раз

.
 х = (узлы[np.newaxis, ...], adj_mat[np.newaxis, ...])
для я в диапазоне (2):
    х = gcnслой (х)
Икс
 
 (e-01, 5.9939711e-04, 1.00 e+00],
         [8.4535384э-01, 1.0627063э-02, 9.5543933э-01],
         [8.6947346э-01, 4.1347169э-04, 9.8275566э-01],
         [8.6947346э-01, 4.1347169э-04, 9.8275566э-01],
         [8.6947346э-01, 4.1347169э-04, 9.8275566э-01],
         [8.5383832e-01, 1.3584674e-02, 9.6501368e-01]]], dtype=float32)>,
 <тс.Тензор: shape=(1, 6, 6), dtype=float32, numpy=
 массив([[[1., 1., 1., 1., 1., 0.],
         [1., 1., 0., 0., 0., 1.],
         [1., 0., 1., 0., 0., 0.],
         [1., 0., 0., 1., 0., 0.],
         [1., 0., 0., 0., 1., 0.],
         [0., 1., 0., 0., 0., 1.]]], dtype=float32)>)
 

Работает! Но почему мы видим нули? Вероятно, потому что у нас были отрицательные числа, которые были удалены нашей активацией ReLU. Это будет решено обучением и увеличением нашего размерного числа.

8.5. Пример растворимости

.

Теперь мы вернемся к предсказанию растворимости с помощью GCN. Помните, что ранее мы использовали функции, включенные в набор данных. Теперь мы можем напрямую использовать молекулярные структуры. Наш слой GCN выводит функции уровня узла. Чтобы предсказать растворимость, нам нужно получить функцию на уровне графика. Позже мы увидим, как можно усложнить этот процесс, а пока давайте просто возьмем среднее значение по всем функциям узла после наших слоев GCN. Это просто, инвариантно к перестановкам и переводит нас с уровня узла на уровень графа.Вот реализация этого

 класс GRLayer(tf.keras.layers.Layer):
    """Слой GNN, который вычисляет среднее значение по всем функциям узла"""

    def __init__(self, name="GRLayer", **kwargs):
        super(GRLayer, self).__init__(name=name, **kwargs)

    деф вызов(я, входы):
        узлы, прил = входы
        уменьшение = tf.reduce_mean (узлы, ось = 1)
        сокращение возврата
 

Чтобы завершить наш предиктор глубокой растворимости, мы можем добавить несколько плотных слоев и убедиться, что у нас есть один выход без активации, поскольку мы делаем регрессию.Обратите внимание, что эта модель определяется с помощью функционального API Keras, который необходим при наличии нескольких входных данных.

 ninput = tf.keras.Input(
    (
        Никто,
        100,
    )
)
ainput = tf.keras.Input(
    (
        Никто,
        Никто,
    )
)
# блок контекстной рекламы
x = GCNLayer("relu")([input, ainput])
х = GCNLayer ("релу") (х)
х = GCNLayer ("релу") (х)
х = GCNLayer ("релу") (х)
# сводим к функциям графа
х = GRLayer () (х)
# стандартные слои (показания)
х = tf.keras.layers.Dense (16, "tanh") (х)
х = тс.keras.layers.Dense(1)(x)
модель = tf.keras.Model (входы = (ninput, ainput), выходы = x)
 

откуда 100? Что ж, в этом наборе данных много элементов, поэтому мы не можем использовать однократное кодирование размера 3, потому что у нас будет более 3 уникальных элементов. Раньше у нас были только C, H и O. Сейчас самое время обновить нашу функцию smiles2graph , чтобы справиться с этим.

 по определению gen_smiles2graph(sml):
    """Аргументом для функции RD2NX должна быть допустимая последовательность SMILES.
    возвращает: график
    """
    м = рдкит.Chem.MolFromSmiles(sml)
    m = rdkit.Chem.AddHs(m)
    строка_заказа = {
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.SINGLE: 1,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.DOUBLE: 2,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.TRIPLE: 3,
        rdkit.Chem.rdchem.BondType.AROMATIC: 4,
    }
    N = len(список(m.GetAtoms()))
    узлы = np.zeros((N, 100))
    для i в m.GetAtoms():
        узлы[i.GetIdx(), i.GetAtomicNum()] = 1

    прил = np.zeros ((N, N))
    для j в m.GetBonds():
        u = мин (j.GetBeginAtomIdx(), j.GetEndAtomIdx())
        v = макс (j.GetBeginAtomIdx(), j.GetEndAtomIdx())
        заказ = j.GetBondType()
        если порядок в order_string:
            заказ = строка_заказа[заказ]
        еще:
            поднять Предупреждение("Игнорирование ордера на облигацию" + ордер)
        прил[и, v] = 1
        прил[в, и] = 1
    прил += np.eye(N)
    возвратные узлы, прил.
 
 узлов, adj = gen_smiles2graph("CO")
модель ((узлы [np.newaxis, ...], adj_mat [np.newaxis, ...]))
 
 
 

Выводит одно число! Это всегда приятно иметь.Теперь нам нужно проделать некоторую работу, чтобы получить обучаемый набор данных. Наш набор данных немного сложен, потому что наши функции представляют собой кортежи тензоров (\(\mathbf{V}, \mathbf{E}\)) так что наш набор данных представляет собой кортеж кортежей: \(\left((\mathbf{ V}, \mathbf{E}), y\right)\). Мы используем генератор , который представляет собой просто функцию Python, которая может возвращаться несколько раз. Наша функция возвращается один раз для каждого обучающего примера. Затем мы должны передать его конструктору from_generator tf.data.Dataset , который требует явного объявления форм этих примеров.

Пример
 по определению():
    для i в диапазоне (len (soldata)):
        график = gen_smiles2graph(soldata.SMILES[i])
        sol = Soldata.Solubility[i]
        график доходности, соль


данные = tf.data.Dataset.from_generator(
    пример,
    output_types=((tf.float32, tf.float32), tf.float32),
    output_shapes=(
        (tf.TensorShape([Нет, 100]), tf.TensorShape([Нет, Нет])),
        tf.TensorShape([]),
    ),
)
 

Ого, это много. Теперь мы можем сделать наше обычное разделение набора данных.

 test_data = data.take(200)
val_data = данные.пропустить(200).взять(200)
train_data = данные.пропустить(400)
 

И, наконец, время тренироваться.

 model.compile("адам", loss="mean_squared_error")
результат = модель.фит(
    train_data.batch(1), validation_data=val_data.batch(1), эпохи=20, подробный=0
)
 
 plt.plot(result.history["убыток"], label="обучение")
plt.plot(result.history["val_loss"], label="проверка")
plt.legend()
plt.xlabel("Эпоха")
plt.ylabel("Убыток")
пл.шоу()
 

Эта модель определенно недоработана. Одна из причин заключается в том, что размер нашего пакета равен 1. Это побочный эффект изменения количества атомов, и тогда у Keras/tensorflow возникают проблемы с объединением наших данных, если есть два неизвестных измерения. Вы можете исправить это, вручную группируя или дополняя все молекулы, чтобы иметь столько атомов, сколько у той, у которой макс. В любом случае этот пример показывает, как использовать слои GCN в полной модели.

8.6. Точка обзора передачи сообщений

Одним из способов более широкого рассмотрения уровня GCN является то, что это своего рода уровень «передачи сообщений».Сначала вы вычисляете сообщение, приходящее от каждого соседнего узла:

(8.4)\[\begin{уравнение} \vec{e}_{{s_i}j} = \vec{v}_{{s_i}j} \mathbf{W} \конец{уравнение}\]

, где \(v_{{s_i}j}\) означает \(j\)-го соседа узла \(i\). \(s_i\) означает отправителей \(i\). Вот как GCN вычисляет сообщения, это просто весовая матрица, умноженная на характеристики каждого соседнего узла. После получения сообщений, которые пойдут на узел \(i\), \(\vec{e}_{{s_i}j}\), мы агрегируем их с помощью функции, инвариантной к порядку соседей:

(8.{‘}\) указывает на новые функции узла. Это просто активированное агрегированное сообщение. Написав это таким образом, вы можете увидеть, как можно вносить небольшие изменения. В одной важной статье Gilmer et al. исследовали некоторые из этих вариантов и описали, как эта общая идея слоев передачи сообщений хорошо помогает в обучении предсказанию молекулярной энергии из квантовой механики [GSR+17]. Примеры изменений в приведенных выше уравнениях GCN включают в себя включение информации о границах при вычислении сообщений соседей или использование слоя плотной нейронной сети вместо \(\sigma\).{‘}_{i} = \textrm{ГРУ}(\vec{v}_i, \vec{e}_i) \конец{уравнение}\]

, где \(\textrm{GRU}(\cdot, \cdot)\) — это вентилируемый рекуррентный блок [CGCB14]. GRU — это бинарная (два входных аргумента) нейронная сеть, которая обычно используется при моделировании последовательностей. Интересное свойство GGN по сравнению с GCN заключается в том, что он имеет обучаемые параметры в обновлении узла (от GRU), что придает модели немного большую гибкость. В GGN параметры GRU остаются одинаковыми на каждом уровне, подобно тому, как GRU используется для моделирования последовательностей.Что хорошо в этом, так это то, что вы можете складывать бесконечные слои GGN, не увеличивая количество обучаемых параметров (при условии, что вы сделаете \(\mathbf{W}\) одинаковым на каждом слое). Таким образом, GGN подходят для больших графов, таких как большой белок или большая элементарная ячейка.

8.8. Объединение

С точки зрения передачи сообщений и в целом для GNNS способ объединения сообщений от соседей является ключевым шагом. Это иногда называют объединением в пул , поскольку оно похоже на слой объединения, используемый в сверточных нейронных сетях.Как и при объединении сверточных нейронных сетей, вы можете использовать несколько операций сокращения. Обычно вы видите уменьшение суммы или среднего в GNN, но вы можете быть довольно изощренным, как в сетях изоморфизма графов [XHLJ18]. В главе о внимании мы увидим пример использования внутреннего внимания, которое также можно использовать для объединения. Может показаться заманчивым сосредоточиться на этом шаге, но эмпирически было установлено, что выбор пула не так важен[LDLio19, MSK20]. Ключевым свойством пулинга является инвариантность перестановки — мы хотим, чтобы операция агрегирования не зависела от порядка узлов (или ребер при объединении по ним).Вы можете найти недавний обзор методов объединения в Grattarola et al. [ГЗБА21].

Вы можете увидеть более наглядное сравнение и обзор различных стратегий объединения в этой статье, написанной Daigavane et al. [DRA21].

8.9. Функция считывания

GNN выводят график по замыслу. Наши метки редко являются графами — обычно у нас есть метки узлов или одна метка графа. Примером метки узла является частичный заряд атомов. Примером метки графика может быть энергия молекулы.Процесс преобразования вывода графика из GNN в наши предсказанные метки узлов или метки графика называется считыванием . Если у нас есть метки узлов, мы можем просто отбросить ребра и использовать векторы признаков выходных узлов из GNN в качестве прогноза, возможно, с несколькими плотными слоями перед нашей предсказанной выходной меткой.

Если мы пытаемся предсказать метку уровня графа, такую ​​как энергия молекулы или суммарный заряд, нам нужно быть осторожными при преобразовании признаков узла/ребра в метку графа.Если мы просто поместим функции узлов в плотный слой, чтобы получить желаемую метку графа формы, мы потеряем эквивариантность перестановок (теперь это инвариантность перестановок, поскольку наш результат — метка графа, а не метки узлов). Считывание, которое мы сделали выше в примере с растворимостью, было сокращением функций узла, чтобы получить функцию графика. Затем мы использовали эту функцию графика в плотных слоях. Оказывается, это единственный способ [ZKR+17] считывать характеристики графа: сокращение по узлам для получения характеристики графа, а затем плотные слои для получения предсказанной метки графа из этих характеристик графа.Вы также можете сделать несколько плотных слоев для узловых объектов по отдельности, но это уже происходит в GNN, поэтому я не рекомендую это делать. Это считывание иногда называют DeepSets, потому что это та же форма, что и архитектура DeepSets, которая представляет собой инвариантную архитектуру для функций, являющихся наборами [ZKR+17].

Вы можете заметить, что объединение и считывание используют инвариантные функции перестановки. Таким образом, DeepSets можно использовать для объединения, а внимание можно использовать для считывания.

8.9.1. Интенсивный против расширенного

Одним из важных соображений при считывании в регрессии является то, являются ли ваши метки интенсивными или обширными . Интенсивная метка — это метка, значение которой не зависит от количества узлов (или атомов). Например, показатель преломления или растворимость являются интенсивными. Показания интенсивной метки должны (как правило) не зависеть от количества узлов/атомов. Таким образом, уменьшение показания может быть средним или максимальным, но не суммой. Напротив, расширенная метка должна (как правило) использовать сумму для уменьшения показаний.Примером обширного молекулярного свойства является энтальпия образования.

8.10. Батталья Общие уравнения

Как видите, слои передачи сообщений — это общий способ просмотра слоев GNN. Батталья и др. [BHB+18] пошел еще дальше и создал общий набор уравнений, который охватывает почти все GNN. Они разбили уравнения уровня GNN на 3 уравнения обновления, такие как уравнение обновления узла, которое мы видели в уравнениях уровня передачи сообщений, и 3 уравнения агрегации (всего 6 уравнений).В этих уравнениях есть новая концепция: векторы признаков графа. Вместо того, чтобы иметь две части вашей сети (GNN, затем считывание), функция уровня графа обновляется на каждом уровне GNN. Вектор признаков графа — это набор признаков, которые представляют весь граф или молекулу. Например, при вычислении растворимости может быть полезно создать вектор признаков для каждой молекулы, который в конечном итоге используется для вычисления растворимости вместо считывания. Любое количество на молекулу, такое как энергия, должно быть предсказано с помощью вектора признаков на уровне графика.{‘}_k\) объединяются на следующем шаге как все входы в узел \(v_{rk}\). В нашем молекулярном графе все связи являются одновременно «входами» и «выходами» атома (а как иначе?), поэтому имеет смысл просто рассматривать каждую связь как два направленных ребра: связь C-H имеет ребро от C к H и ребро из H в C. Фактически, наши матрицы смежности уже отражают это. В них есть два ненулевых элемента для каждой связи: один для C к H и один для H к C. Вернемся к первоначальному вопросу, что такое \(\vec{v}_{rk}\) и \(\ vec{v}_{sk}\)? Мы рассматриваем каждый элемент в матрице смежности (каждый \(k\)) и когда мы находимся на элементе \(k = \{ij\}\), который равен \(A_{ij}\), тогда принимающий узел есть \(j\), а отправляющий узел — \(i\).{‘}_i + \vec{v}_i)\). Другие функции не используются в GCN, поэтому эти три функции полностью определяют GCN.

8.11. Узлы и ребра 90 132

Вы обнаружите, что большинство GNN используют уравнение обновления узла в уравнениях Баттальи, но не обновляют ребра. Например, GCN будет обновлять узлы на каждом уровне, но края будут постоянными. Некоторые недавние работы показали, что обновление ребер может быть важно для обучения, когда ребра имеют геометрическую информацию, например, если входной граф представляет собой молекулу, а ребра — это расстояние между атомами [KGrossGunnemann20].Как мы увидим в главе об эквивариантностях (Входные данные и эквивариантности), одним из ключевых свойств нейронных сетей с геометрическими данными (т. е. декартовыми координатами xyz) является эквивариантность вращения. [KGrossGunnemann20] показал, что этого можно добиться, если выполнять обновление ребер и кодировать векторы ребер, используя базисный набор, эквивалентный вращению, со сферическими гармониками и функциями Бесселя. Этот вид GNN с обновлением границ можно использовать для предсказания структуры белка [JES+20].

8.12. Общие архитектурные мотивы и сравнения 90 132

Теперь мы рассмотрели уровни передачи сообщений GNN, GCN, GGN и обобщенные уравнения Баттальи. Вы найдете общие мотивы в архитектурах, такие как стробирование, уровни внимания и стратегии объединения. Например, Gated GNNS (GGN) можно комбинировать с объединением внимания для создания Gated Attention GNN (GAAN) [ZSX+18]. GraphSAGE похож на GCN, но он производит выборку при объединении, делая соседние обновления фиксированного размера [HYL17]. Таким образом, вы увидите суффикс «шалфей», когда будете сэмплировать соседей во время объединения.Все они могут быть представлены в уравнениях Баттальи, но вы должны знать об этих именах.

Огромное разнообразие архитектур привело к работе по определению «лучшей» или наиболее общей архитектуры GNN [DJL+20, EPBM19, SMBGunnemann18]. К сожалению, вопрос о том, какая архитектура GNN лучше, так же сложен, как и «какие тестовые задачи лучше всего?» Таким образом, нет согласованных выводов о лучшей архитектуре. Тем не менее, эти документы являются отличными ресурсами по обучению, гиперпараметрам и разумным начальным предположениям, и я настоятельно рекомендую прочитать их, прежде чем разрабатывать свою собственную GNN.Была проведена некоторая теоретическая работа, чтобы показать, что простые архитектуры, такие как GCN, не могут различать определенные простые графы [XHLJ18]. Насколько это практически важно, зависит от ваших данных. В конечном счете, в гиперпараметрах, эквивалентности данных и решениях по обучению так много разнообразия, что вам следует тщательно подумать о том, насколько важна архитектура GNN, прежде чем исследовать ее слишком глубоко.

8.13. Нужны ли нам графики?

Можно преобразовать график в строку, если вы работаете с матрицей смежности без непрерывных значений.Молекулы, в частности, могут быть преобразованы в струну. Это означает, что вы можете использовать слои для последовательностей/строк (например, рекуррентные нейронные сети или одномерные свертки) и избежать сложностей графовой нейронной сети. SMILES — это один из способов преобразования молекулярных графов в строки. С помощью SMILES вы не можете предсказать количество на атом, поэтому для маркировки атомов/связей требуется графическая нейронная сеть. Однако выбор менее очевиден для свойств молекул, таких как токсичность или растворимость. Нет единого мнения о том, что лучше — графическое или строковое/SMILES-представление.В некоторых задачах SMILES может превосходить определенные графовые нейронные сети по точности. SMILES обычно лучше справляется с генеративными задачами. Графики явно превосходят SMILES в представлении меток, потому что они имеют гранулярность связей/ребер. Мы увидим, как моделировать SMILES в Deep Learning on Sequences, но вопрос о том, что лучше, остается открытым.

8.14. соответствующие видео

8.14.1. Введение в GNN

8.14.2. Обзор GNN с Molecule, примеры компилятора

8.15. Краткое изложение главы

  • Молекулы могут быть представлены в виде графов с использованием векторов признаков горячего кодирования, которые показывают элементную идентичность каждого узла (атома), и матрицы смежности, которая показывает непосредственных соседей (связанных атомов).

  • Графовые нейронные сети — это категория глубоких нейронных сетей, входными данными которых являются графы.

  • Одним из первых GNN является Kipf & Welling GCN. Входными данными для GCN являются вектор признаков узла и матрица смежности, и он возвращает обновленный вектор признаков узла. GCN инвариантен к перестановкам, потому что он усредняется по соседям.

  • GCN можно рассматривать как уровень передачи сообщений, на котором у нас есть отправители и получатели.Сообщения вычисляются от соседних узлов, которые при объединении обновляют этот узел.

  • Нейронная сеть с вентилируемым графом — это вариант уровня передачи сообщений, для которого узлы обновляются в соответствии с рекуррентной единичной функцией вентилируемого элемента.

  • Агрегирование сообщений иногда называют объединением в пул, для которого существует несколько операций сокращения.

  • GNN выводят график. Чтобы получить свойство на атом или на молекулу, используйте функцию считывания.Показания зависят от того, является ли ваше имущество интенсивным или экстенсивным

  • Уравнения Баттальи включают почти все GNN в набор из 6 уравнений обновления и агрегирования.

8.16. Процитированные ссылки

DJL+20(1,2)

Виджай Пракаш Двиведи, Чайтанья К. Джоши, Томас Лоран, Йошуа Бенжио и Ксавье Брессон. Сравнительный анализ графовых нейронных сетей. Препринт arXiv arXiv:2003.00982 , 2020.

ББЛ+17

Майкл М. Бронштейн, Джоан Бруна, Ян ЛеКун, Артур Шлам и Пьер Вандергейнст.Геометрическое глубокое обучение: выход за рамки евклидовых данных. Журнал обработки сигналов IEEE , 34(4):18–42, 2017 г.

ВПК+20

Цзунхан Ву, Шируи Пан, Фэнвэнь Чен, Годун Лун, Чэнци Чжан и С Ю Филип. Всесторонний обзор графовых нейронных сетей. Транзакции IEEE в нейронных сетях и системах обучения , 2020.

ЛВК+20

Чжихэн Ли, Гими П. Веллаватт, Магесри Чакраборти, Хета А Ганди, Ченлян Сюй и Эндрю Д Уайт.Предсказание крупнозернистого отображения на основе графовой нейронной сети. Химические науки , 11(35):9524–9531, 2020.

YCW20

Зиюэ Ян, Магесри Чакраборти и Эндрю Д. Уайт. Прогнозирование химических сдвигов с помощью графовых нейронных сетей. биоРксив , 2020.

XFLW+19

Тянь Се, Артур Франс-Ланорд, Яньмин Ван, Ян Шао-Хорн и Джеффри С. Гроссман. Динамические сети графов для неконтролируемого изучения динамики материалов на атомном уровне. Связь с природой , 10(1):1–9, 2019.

SLRPW21

Бенджамин Санчес-Ленгелинг, Эмили Рейф, Адам Пирс и Алекс Вильчко. Нежное введение в графовые нейронные сети. Distill , 2021 г. https://distill.pub/2021/gnn-intro. doi: 10.23915/distill.00033.

XG18

Тянь Се и Джеффри С. Гроссман. Сверточные нейронные сети кристаллического графа для точного и интерпретируемого предсказания свойств материала. Физ. Преподобный Летт. , 120:145301, апрель 2018 г. URL: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.120.145301, doi:10.1103/PhysRevLett.120.145301.

кВт16

Томас Н. Кипф и Макс Веллинг. Полууправляемая классификация с помощью графовых сверточных сетей. Препринт arXiv arXiv:1609.02907 , 2016.

ГСР+17

Джастин Гилмер, Сэмюэл С. Шенхольц, Патрик Ф. Райли, Ориол Виньялс и Джордж Э. Даль. Передача нейронных сообщений для квантовой химии. Препринт arXiv arXiv:1704.01212 , 2017.

ЛТБЗ15

Юцзя Ли, Дэниел Тарлоу, Марк Брокшмидт и Ричард Земель. Нейронные сети с последовательностью графов. Препринт arXiv arXiv:1511.05493 , 2015.

CGCB14

Джунён Чанг, Чаглар Гулчере, Кёнхён Чо и Йошуа Бенгио. Эмпирическая оценка закрытых рекуррентных нейронных сетей при моделировании последовательностей. препринт arXiv arXiv:1412.3555 , 2014 г.

СХЛДЖ18(1,2)

Кейулу Сюй, Вэйхуа Ху, Юре Лесковец и Стефани Егелька. Насколько эффективны графовые нейронные сети? В Международная конференция по обучению Представления . 2018.

LDLio19

Enxhell Лужница, Бен Дэй и Пьетро Лио. О сетях классификации графов, наборах данных и базовых линиях. Препринт arXiv arXiv:1905.04682 , 2019.

МСК20

Диего Мескита, Амаури Соуза и Самуэль Каски.Переосмысление объединения в графовых нейронных сетях. Достижения в области нейронных систем обработки информации , 2020.

ГЗБА21

Даниэле Граттарола, Даниэле Замбон, Филиппо Мария Бьянки и Чезаре Алиппи. Понимание объединения в графовых нейронных сетях. Препринт arXiv arXiv:2110.05292 , 2021.

ДРА21

Амея Дайгаване, Балараман Равиндран и Гаурав Аггарвал. Понимание сверток на графиках. Дистилл , 2021.https://distill.pub/2021/understanding-gnns. doi: 10.23915/distill.00032.

ЗКР+17(1,2)

Манзил Захир, Сатвик Коттур, Сиамак Раванбахш, Варнава Поцос, Русс Р. Салахутдинов и Александр Дж. Смола. Глубокие сеты. В Достижения в системах обработки нейронной информации , 3391–3401. 2017.

ВНВ+18

Питер Батталья, Джессика Б. Хамрик, Виктор Бапст, Альваро Санчес-Гонсалес, Винисиус Замбальди, Матеуш Малиновски, Андреа Таккетти, Дэвид Рапозо, Адам Санторо, Райан Фолкнер и другие.Относительные индуктивные смещения, глубокое обучение и графовые сети. Препринт arXiv arXiv:1806.01261 ​​ , 2018.

КГроссГуннеманн20(1,2)

Йоханнес Кликпера, Янек Гросс и Стефан Гюннеманн. Направленная передача сообщений для молекулярных графов. В Международная конференция по обучению Представления . 2020.

JES+20

Боуэн Цзин, Стефан Эйсманн, Патрисия Суриана, Рафаэль Дж. Л. Таунсенд и Рон Дрор. Изучение структуры белка с помощью геометрических векторных персептронов. Препринт arXiv arXiv:2009.01411 , 2020.

ZSX+18

Цзяни Чжан, Синцзянь Ши, Цзюнюань Се, Хао Ма, Ирвин Кинг и Дит-Ян Юнг. Gaan: сети с закрытым вниманием для обучения на больших и пространственно-временных графах. Препринт arXiv arXiv:1803.07294 , 2018.

ХИЛ17

Уилл Гамильтон, Житао Ин и Юре Лесковец. Обучение индуктивному представлению на больших графах. В Достижения в системах обработки нейронной информации , 1024–1034.2017.

EPBM19

Федерико Эррика, Марко Подда, Давиде Баччу и Алессио Микели. Честное сравнение графовых нейронных сетей для классификации графов. В Международная конференция по обучению Представления . 2019.

SMBGunnemann18

Александр Щур, Максимилиан Мумме, Александр Бойчевский и Стефан Гюннеманн. Подводные камни оценки графовой нейронной сети. Препринт arXiv arXiv: 1811.05868 , 2018 г.

БИЗОН

Общий вид программы Лиганд Конструктор .

Трехмерная структура лиганда, визуализированная в режиме Balls and Sticks с цветовой схемой, соответствующей частичным зарядам.

Важной частью конструирования новых лекарственных средств и поиска молекулярных мишеней является конструирование трехмерных структур молекул новых лигандов модификации существующих структур. Визуальный, интерактивный дизайн зачастую более удобен и быстр, а результат более качественный.Программа Ligand Constructor представляет собой трехмерный редактор и позволяет создавать структуры как из явных атомов, так и из групп в своей базе данных, которая при необходимости может быть расширена пользователем. Программа реализует навигацию с помощью мыши и поддерживает как вращение вокруг молекулы, так и режим свободного полета, что полезно для осмотра любого фрагмента молекулы. В отличие от других конструкторов молекул, Ligand Constructor работает с несколькими связями и может восстанавливать информацию о порядках связей (включая ароматические кольца) из файлов PDB, которые традиционно не содержат такой информации.Программа также может рассчитывать значения парциальных зарядов атомов, используя эффективный метод выравнивания электроотрицательности, отображать пространственную структуру лиганда с цветами, кодирующими значения заряда, и генерировать файл топологии молекулы лиганда, необходимый для работы HBDock и BioPASED. Существует интерпретатор выражения выбора с синтаксисом, подобным RasMol, и он позволяет выбирать определенные молекулы или их части. Рендеринг молекул выполняется в режиме OpenGL с аппаратным ускорением с использованием некоторых современных оптимизаций видеокарты.Изображения, сгенерированные программой, можно экспортировать в один из нескольких распространенных графических форматов.

Ligand Constructor интегрируется с HBDock , в частности, может сохранять структуру лиганда в формат топологии, понятный программе расчета докинга. Кроме того, есть поддержка сторонних плагинов, как для поддержки некоторых других форматов файлов, так и для расширения функционала редактора. Программа поддерживает операционные системы семейства Microsoft Windows (начиная с Windows XP SP2) и Linux в режиме X-windows, язык интерфейса английский.

Если вы используете программу Ligand Constructor в любой распространяемой или опубликованной работе, включите следующую ссылку:

(еще не опубликовано)

Ссылки по теме:

.
Разное

Leave a Comment

Ваш адрес email не будет опубликован.

Семейный блог Ирины Поляковой Semyablog.ru® 2019. При использовании материалов сайта укажите, пожалуйста, прямую ссылку на источник.Карта сайта