Revolutionising Antibacterial Warfare: Machine Learning and Molecular Dynamics Unveiling Potential Gram-Negative Bacteria Inhibitors
本研究利用机器学习和分子动力学技术,旨在识别针对革兰氏阴性菌耐药机制(特别是 RND 外排泵和大环内酯酯酶)的潜在抑制剂,以克服现有 FDA 批准抗菌药物的局限性。
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化学物理这一交叉领域探索着分子层面的物理规律,架起了化学变化与物理原理之间的桥梁。在这里,科学家通过理论模型和实验手段,深入理解原子如何结合、能量如何转化以及物质在微观尺度下的独特行为。
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以下是该领域近期在 arXiv 上发布的最新论文精选。
本研究利用机器学习和分子动力学技术,旨在识别针对革兰氏阴性菌耐药机制(特别是 RND 外排泵和大环内酯酯酶)的潜在抑制剂,以克服现有 FDA 批准抗菌药物的局限性。
本综述论文探讨了量子计算在超越基态计算推动量子化学发展方面的进展与潜力,具体聚焦于反应机理、动力学及有限温度系统的应用,同时阐述相关的算法挑战与实验影响机遇。
本文提出了一种针对双电子约化密度矩阵的结构保持低秩压缩协议,该协议在保持化学精度的同时将内存标度从四次方降低至二次方,从而使得特征向量延续工作流能够高效应用于大规模非绝热分子动力学模拟。
本文提出了 X2C-DSRG-MRPT2,这是一种基于精确二分量哈密顿量的高效单步相对论多参考微扰理论,能够以五次方计算标度和高精度准确描述强关联体系中的自旋 - 轨道耦合效应。
本研究利用全面模拟证明,矩形波驱动的四极杆质谱仪中的几何缺陷会引入八极场畸变,从而降低质量分辨率和传输效率,且其性能进一步取决于施加的脉冲波形相对于非对称杆位置的初始相位。
本文介绍了一种无背景、双量子荧光探测的泵浦 - 探测光谱技术,该技术利用相位循环和后处理,通过消除非相干混叠和寄生信号,从而在多色团体系中分离出超快激子 - 激子湮灭动力学和双激发电子态。
本文提出了一种基于二次发射表面方法的改进解析发射模型,该模型能够准确预测初级泻流源在整个分子流范围(从透明到不透明区域)内的角强度分布和通量特性,从而为原子与分子物理实验的高效源设计提供指导。
本研究调查了手性分子 HFC 及其重开壳层铕配合物的光电子圆二色性(PECD),表明尽管存在理论建模挑战,PECD 仍是解析大型复杂有机金属体系(如酮 - 烯醇互变异构)结构细节的一种实用且灵敏的技术。
本文介绍了 OBDF-SQD,这是一种混合量子 - 经典方法,它利用经典单体降折叠将动态关联纳入有效活性空间哈密顿量,从而在不增加量子电路资源的情况下,提升面向以量子为核心的超级计算的基于采样的量子对角化的精度。
本文表明,绝热实时 TDDFT 中报道的脉冲后偶极不稳定性是传播方案中错误非线性项导致的数值假象,而当在响应重述的 RR-TDDFT 框架内应用相同近似时,这些非线性项并不存在。