发展路径积分基态方法研究量子基质隔离红外光谱

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21773081
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0301.化学理论与方法
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

High-resolution Infrared Spectra is of great importance in structure analysis. Matrix Isolation Infrared Spectra method can stabilize metastable species, which is widely used in reaction dynamics and related fields. Quantum Matrix Isolation Spectra, in which Quantum Matrix refers to solid hydrogen, is fairly welcomed due to tiny influence on the chromophores. However, the property of solid molecular hydrogen and the interaction between the quantum matrix and the chromophores, especially the internal movement in the doped matrix is not fully clarified. Path Integral Ground State method (PIGS) is a ground state Monte Carlo method which can be used to describe the low-temperature quantum systems. The current PIGS can only simulate pure systems and can do nothing to the ones doped by rotors. In this project, we are going to develope PIGS to simulate the doped quantum matrix and to reproduce the vibration shift of quantum matrices with the high-accuracy potential energy surface and the vibration analysis of the dopants. We also plan to fully understand the special quantum phenomena in the doped quantum matrices, including the rotational diffusion, large-amplitude motions of hydrogen molecules and nuclear spin catalysis of the dopants.
高精度红外光谱在结构分析领域具有十分重要的作用。基质隔离红外光谱方法可以稳定亚稳态物质,在化学反应动力学等方面有广泛的应用。其中,以分子氢为代表的量子基质由于对于被测生色分子的影响较小受到了格外青睐。然而,量子固体分子氢本身的性质以及与被测生色分子的相互作用,即掺杂量子基质内部的运动的机理上不完全清楚。路径积分基态方法是一种可以描述低温量子体系的基态量子蒙特卡洛方法,但是目前仅用于纯基质的模拟中,对于掺杂转子的量子基质尚无能为力。本项目拟进一步发展路径积分基态方法对掺杂量子基质的光谱作模拟,结合高精度势能面和对转子的振动频率分析,重现实验测量到的量子基质对于生色分子振动频率的位移,加深对固体分子氢中的转动扩散、氢分子在晶格中的大振幅运动以及掺杂转子对于量子基质氢分子的核自旋催化等特异量子现象的理解。

结项摘要

高精度红外光谱在结构分析领域具有十分重要的作用。基质隔离红外光谱方法可以稳定亚稳态物质,在化学反应动力学等方面有广泛的应用,是一类重要的“环境中的光谱”。因此,发展可靠的理论计算方法模拟环境中的光谱就十分重要。在本项目中,我们进一步发展了包含了分子内振动的分子间势能模型,很好地描述了分子内和分子间相互作用的耦合效应,准确的解释、预测了环境中的高精度光谱。我们同时也发展了量子振动微扰方法。该方法能够把分子间的运动采用经典力学处理,而把生色分子的振动用量子力学处理。我们设计了算法将原子核运动的量子力学和经典力学结合了起来。我们发现,分子内的其他自由度本质上应该被理解为化学环境。我们采用了路径积分蒙特卡洛方法研究了混合量子溶剂中的分子光谱,发现混合仲氢/氦量子溶剂中的非经典转动惯量源自于微观相分离,而不是仲氢的超流行为。通过本项目,我们进一步加深了化学环境对分子振动光谱的影响的理解。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Ro-vibrationally averaged dipole moments of linear triatomic molecules
线性三原子分子的旋转振动平均偶极矩
  • DOI:
    10.1016/j.jms.2019.05.005
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Molecular Spectroscopy
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Hirano Tsuneo;Nagashima Umpei;Jensen Per;Li Hui
  • 通讯作者:
    Li Hui
Efficient prediction for high precision CO‐N2 potential energy surface by stacking ensemble DNN
通过堆叠集成DNN高效预测高精度CO·N2势能面
  • DOI:
    10.1002/jcc.26785
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Journal of Computational Chemistry
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Shanshan Xu;You Li;Donghan Wang;Chao Fang;Chengwei Luo;Jiankun Deng;LiHong Hu;Hui Li;Hongzhi Li
  • 通讯作者:
    Hongzhi Li
Analytic intermolecular potential energy surface and first-principles prediction of the rotational profiles for a symmetric top ion-atom complex: A case study of H3O+-Ar.
对称顶部离子原子复合体旋转轮廓的解析分子间势能表面和第一性原理预测:H3O -Ar 的案例研究。
  • DOI:
    10.1063/5.0007691
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    The Journal of chemical physics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hui Li;Dan Hou;Jing-Min Liu;Yu Zhai;Xiao-Long Zhang;Ji-Tai Yang
  • 通讯作者:
    Ji-Tai Yang
Targeting Superionic Conductivity by Turning on Anion Rotation at Room Temperature in Fast Ion Conductors
通过在室温下打开快离子导体中的阴离子旋转来实现超离子电导率
  • DOI:
    10.1016/j.matt.2020.04.027
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Matter
  • 影响因子:
    18.9
  • 作者:
    Zhang Zhizhen;Li Hui;Kaup Kavish;Zhou Laidong;Roy Pierre-Nicholas;Nazar Linda F.
  • 通讯作者:
    Nazar Linda F.
非键体系中计算红外光谱学的发展与应用:量子与经典体系
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    科学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    翟羽;李佳芮;李辉
  • 通讯作者:
    李辉

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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
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  • 作者:
    李辉;刘哲;罗至利;孙国栋;俞鹏飞
  • 通讯作者:
    俞鹏飞

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基于局域量子振动嵌入框架模拟界面二维和频光谱
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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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