googlepagerank演算法在分子間相互作用建模工具中的應用
谷歌的PageRank和水中的氫鍵這兩個看似完全不同的東西能否結合在一起，創造出一個工具，幫助預測和繪製出數百萬個分子之間的相互作用？這聽起來可能有些牽強，但華盛頓州立大學的化學副教授奧羅拉·克拉克及其同事芭芭拉·洛根·穆尼和L·雷內·科拉萊斯（L.Rene Corrales）正是這樣做的，併在《計算化學雜誌》（Journal of Computational chemistry）上發表了一篇論文對此進行瞭解釋。它被稱為分子網路，但在我們開始討論它的作用之前，讓我們先澄清一下其中的一些術語：PageRank是一種專利演算法，它可以幫助谷歌確定連結的相關性，氫鍵（見上圖）是相對強大的力量，能吸引像水一樣的分子相互作用。
與PageRank不同的是，PageRank根據它被其他站點連結的次數（以及每個站點的流行程度）對結果進行排序，moleculaRnetworks根據它生成的氫鍵數量和每個相鄰分子擁有的氫鍵數量對水分子進行排序。這對化學有什麼幫助？好吧，在一種溶液中，比如溶解了食鹽的水，軟體會建立計算機模型，顯示水分子和溶解的鹽是如何排列的，以及它們在這些方向上會保持多長時間。
本文認為，這可以幫助預測反應，進行研究，而不需要昂貴的實驗室實驗，而且比其他工具更普遍和更容易。副教授AuroraClark說，該軟體最終可以用來**藥物，並調查錯誤摺疊蛋白質是如何導致疾病的。克拉克和她的團隊關註水基解決方案，他們說，只要做一些簡單的修改，系統也可以與其他人一起使用，甚至那些沒有氫鍵的系統也可以使用。與大多數研究一樣，我們必須等待並看看它將帶來什麼樣的確切進展，但目前至少是網際網路世界和自然科學界之間的一次有趣的會議。
- 發表於 2021-04-21 08:46
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