googlepagerank算法在分子间相互作用建模工具中的应用
谷歌的PageRank和水中的氢键这两个看似完全不同的东西能否结合在一起，创造出一个工具，帮助预测和绘制出数百万个分子之间的相互作用？这听起来可能有些牵强，但华盛顿州立大学的化学副教授奥罗拉·克拉克及其同事芭芭拉·洛根·穆尼和L·雷内·科拉莱斯（L.Rene Corrales）正是这样做的，并在《计算化学杂志》（Journal of Computational chemistry）上发表了一篇论文对此进行了解释。它被称为分子网络，但在我们开始讨论它的作用之前，让我们先澄清一下其中的一些术语：PageRank是一种专利算法，它可以帮助谷歌确定链接的相关性，氢键（见上图）是相对强大的力量，能吸引像水一样的分子相互作用。
与PageRank不同的是，PageRank根据它被其他站点链接的次数（以及每个站点的流行程度）对结果进行排序，moleculaRnetworks根据它生成的氢键数量和每个相邻分子拥有的氢键数量对水分子进行排序。这对化学有什么帮助？好吧，在一种溶液中，比如溶解了食盐的水，软件会创建计算机模型，显示水分子和溶解的盐是如何排列的，以及它们在这些方向上会保持多长时间。
本文认为，这可以帮助预测反应，进行研究，而不需要昂贵的实验室实验，而且比其他工具更普遍和更容易。副教授AuroraClark说，该软件最终可以用来**药物，并调查错误折叠蛋白质是如何导致疾病的。克拉克和她的团队关注水基解决方案，他们说，只要做一些简单的修改，系统也可以与其他人一起使用，甚至那些没有氢键的系统也可以使用。与大多数研究一样，我们必须等待并看看它将带来什么样的确切进展，但目前至少是互联网世界和自然科学界之间的一次有趣的会议。
- 发表于 2021-04-21 08:46
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- 分类：互联网
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