发展高效的第一性原理团簇结构预测算法并应用于硼团簇的结构预测

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21273008
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    78.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0302.化学模拟与应用
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Cluster science is a new inter-discipline, which now is a increasing research field between physics and chemistry. At the most cases, experiments on clusters can give only the information of spectrum or size, and first principle calculations are demanded for determination of the structures. Thus, the key is the prediction of the real structure, which is a typical NP-hard problem. However, developers in structural global optimization method are often in mathematical or computational background without many experiences in first principle calculations, in which what they are interested is just the model system. On the other hand, first principle structural prediction is very time consuming, and many low-efficiency global optimization methods are adopted by the theoretical groups. We have good research backgrounds in both global optimization and first principle calculations, so the main goal of this project is to develop a highly-efficient first principle structure prediction method. Because of its novel bonding features, B clusters become another active research area after C clusters. Structure prediction of boron clusters is a very challenging problem due to its multiple-reference character in electronic structure. We will carry out systematic study on B clusters using the developed method to discover the structural regulation with size.
团簇科学是一门新的交叉科学,对团簇的研究已经成为物理和化学两大学科之间的一个新的生长点。团簇实验往往只能给出谱图或尺寸信息,而确定结构需要结合第一性原理计算。如何预测出团簇真实构型是问题的关键,这是一个典型的NP难题。但该领域全局优化算法的研究者多为数学和计算机背景,缺乏第一性原理计算基础,多针对模型体系。与此同时,第一性原理结构预测计算量需求巨大,却多采用常用但低效的全局优化方法,极其浪费计算资源。因此,基于我们在团簇结构预测算法领域的研究基础和理论化学的研究背景,本项目致力于建立"高效"的第一性原理团簇结构预测方法,以解决该领域目前在方法研究和实际应用方面严重脱节的问题。由于其独特的结构性质,在碳团簇之后,硼团簇又一次引起了广泛关注。硼团簇电子结构具有多样性,对其结构预测极具挑战性。基于所发展的方法,本项目将系统地优化不同尺寸下硼团簇的结构,揭示其规律。

结项摘要

团簇科学是一门新的交叉科学,对团簇的研究已经成为物理和化学两大学科之间的一个新的生长点。团簇实验往往只能给出谱图或尺寸信息,而确定结构需要结合第一性原理计算。我们开发了基于第一性原理的高效团簇结构预测程序包,实现了课题组全局优化程序与DFT方法的结合。使用开发的程序包,预测了一系列团簇(B团簇、B2O3团簇、Au团簇、B-金属团簇、金属氧化物团簇等)的结构。在预测结构的基础上,我们分析了其电子结构,并提出了新的电子结构理论:芳香性、超原子网络模型、以及超级共价键模型理论。本项目共发表以项目负责人为通信作者的SCI论文26篇,其中影响因子3.0以上的论文18篇,包括1篇Angew. Chem. Int. Ed. 、3篇Nanoscale、5篇J. Chem. Phys.、3篇J. Phys. Chem. C。2013年6月2日出版的《科技日报》报导了我们在超级共价键理论方面的进展,认为其进一步拓展了人们对化学键的认识。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Perspectives on the energy landscape of Au-Cl binary systems from the structural phase diagram of AuxCly (x plus y=20)
从 AuxCly 的结构相图看 Au-Cl 二元体系的能量格局 (x plus y=20)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Physical Chemistry Chemical Physics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Tian, Zhimei;Cheng, Longjiu
  • 通讯作者:
    Cheng, Longjiu
Anisotropy effect of multi-center Lennard-Jones molecular clusters
多中心Lennard-Jones分子簇的各向异性效应
  • DOI:
    10.1016/j.comptc.2016.03.008
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Computational and Theoretical Chemistry
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Gong, Rui;Cheng, Longjiu
  • 通讯作者:
    Cheng, Longjiu
First principles study on the structural evolution and properties of (MCl)(n) (n=1-12, M = Cu, Ag) clusters
(MCl)(n) (n=1-12, M = Cu, Ag)团簇结构演化和性质的第一性原理研究
  • DOI:
    10.1039/c6ra01258b
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Rsc Advances
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Tian Zhimei;Cheng Longjiu
  • 通讯作者:
    Cheng Longjiu
硫醇保护金团簇的实验和理论研究现状
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Progress in Chemistry
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    田志美;刘汪丹;程龙玖
  • 通讯作者:
    程龙玖
建模法构建氧化硼笼状团簇结构
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机与应用化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡玉洁;周明星;程龙玖
  • 通讯作者:
    程龙玖

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    蔡文生,邵学广,
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    --
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  • 通讯作者:
    程龙玖

其他文献

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共轭大π体系的二维超原子分子理论
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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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