价键理论的轨道优化方法发展及XMVB程序开发

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    21503172
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    应富鸣
  • 依托单位：
    厦门大学
  • 学科分类：
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

As the systems become more and more complicated, current VBSCF computations become more and more difficult to get convergence or may converge to a wrong state. The proposal of this project is to develop new valence bond orbital optimization method based on second quantization and approximate Hessian matrix. The development will improve the stability and speed of current VBSCF optimization procedure and make VBSCF more available to the larger and more complex systems.Meanwhile, the GUI tools of XMVB will be implemented to make XMVB more user friendly and easier to use for beginners.
随着计算体系越来越复杂，现有的价键自洽场计算的优化效率和收敛性明显下降，出现收敛困难或收敛到错误的态的可能性大大增加。本项目致力于发展新的基于价键理论的轨道优化方法。该方法基于Newton-Raphson方法和近似Hessian矩阵，能显著提高现有的价键自洽场（VBSCF）优化过程的效率和稳定性，使价键方法能应用于更大更复杂的体系。同时，本项目还将开发价键程序XMVB的图形界面工具，使XMVB更易于初学者使用，人机交互更友好。

结项摘要

本项目立足于现代价键理论方法和从头算价键程序XMVB，针对XMVB在复杂体系下计算效率不高、耗时相对较长的问题，拟发展新的价键算法，并通过并行化提升XMVB的计算能力和结果精度。同时，项目拟通过开发图形界面程序的方法，帮助用户简化输入文件的准备，并将轨道和价键结构可视化，提升XMVB的易用性和用户友好性。.本项目自开展以来，发展了价键密度泛函方法hc-DFVB和λ-DFVB。hc-DFVB方法克服了传统多组态密度泛函方法在电子相关上的重复计算问题，具有大小一致性，计算代价小，计算精度高的优点，λ-DFVB通过引入可变参数λ，进一步提升了计算的精度，计算量更小。hc-DFVB的成果已发表在J. Chem. Theor. Comput. 上，λ-DFVB已投稿至 J. Chem. Theor. Comput.。.在程序开放方面，本项目利用OpenMP开发了并行化的XMVB。测试计算表明，XMVB在10核以内的加速比为线性，加速情况良好。我们于2017年基于并行化的XMVB推出了XMVB 3.0，通过新算法的引入，结合并行技术实现了（18，18）以上超大活性空间和大基组下的多组态计算，用户使用后反响良好。另一方面，我们通过跨平台图形界面框架wxWidgets工具实现了XMVB-GUI软件。该软件可以稳定运行于Windows和Mac OS X平台，提供输入文件的准备，以及轨道和结构的可视化。该软件是国际上第一款3D可视化价键结构的软件，目前已开放下载。

项目成果

期刊论文数量（1）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Hamiltonian Matrix Correction Based Density Functional Valence Bond Method
基于哈密顿矩阵修正的密度泛函价键法
  • DOI：
    10.1021/acs.jctc.6b01144
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Journal of Chemical Theory and Computation
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    Zhou Chen;Zhang Yang;Gong Xiping;Ying Fuming;Su Peifeng;Wu Wei
  • 通讯作者：
    Wu Wei

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其他文献

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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