Protein/ja: Difference between revisions

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古典的な分子動力学にとどまらず、[[:en:quantum dynamics|量子動力学]]手法を用いれば、量子力学的効果を正確に記述した上で、原子レベルの詳細なタンパク質のシミュレーションを行うことができる。例えば、多層[[:en:multi-configuration time-dependent Hartree|多構成時間依存ハートリー]]（MCTDH）法や[[:en:hierarchical equations of motion|階層的運動方程式]]（HEOM）アプローチなどがある、

~~Beyond classical molecular dynamics,~~ [[quantum dynamics]] ~~methods allow the simulation of proteins in atomistic detail with an accurate description of quantum mechanical effects. Examples include the multi-layer~~ [[multi-configuration time-dependent Hartree ]]~~(MCTDH) method and the~~ [[hierarchical equations of motion]] (HEOM) approach, which have been applied to plant cryptochromes and bacteria light-harvesting complexes, respectively. Both quantum and classical mechanical simulations of biological-scale systems are extremely computationally demanding, so [[distributed computing]] initiatives (for example, the [[Folding@home]] ~~project) facilitate the~~ [[~~molecular modeling on GPU~~|~~molecular modeling~~]] ~~by exploiting advances in~~ [[Graphics processing unit|GPU]] ~~parallel processing and~~ [[Monte Carlo method|~~Monte Carlo~~]] ~~techniques.~~

これらはそれぞれ植物のクリプトクロムとバクテリアの光捕集複合体に適用されている。

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生物学的なスケールのシステムの両方の量子力学的および古典力学的なシミュレーションは非常に計算コストがかかるため、[[:en:Folding@home|Folding@home]]プロジェクトのような[[:en:distributed computing|分散コンピューティング]]イニシアティブが、[[:en:Graphics processing unit|GPU]]の並列処理や[[:en:Monte Carlo method|モンテカルロ]]技術の進展を活用して[[:en:molecular modeling|分子モデリング]]を容易にしている。

===化学分析===

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+古典的な分子動力学にとどまらず、[[:en:quantum dynamics|量子動力学]]手法を用いれば、量子力学的効果を正確に記述した上で、原子レベルの詳細なタンパク質のシミュレーションを行うことができる。例えば、多層[[:en:multi-configuration time-dependent Hartree|多構成時間依存ハートリー]]（MCTDH）法や[[:en:hierarchical equations of motion|階層的運動方程式]]（HEOM）アプローチなどがある、
-Beyond classical molecular dynamics, [[quantum dynamics]] methods allow the simulation of proteins in atomistic detail with an accurate description of quantum mechanical effects. Examples include the multi-layer [[multi-configuration time-dependent Hartree ]](MCTDH) method and the [[hierarchical equations of motion]] (HEOM) approach, which have been applied to plant cryptochromes and bacteria light-harvesting complexes, respectively. Both quantum and classical mechanical simulations of biological-scale systems are extremely computationally demanding, so [[distributed computing]] initiatives (for example, the [[Folding@home]] project) facilitate the [[molecular modeling on GPU|molecular modeling]] by exploiting advances in [[Graphics processing unit|GPU]] parallel processing and [[Monte Carlo method|Monte Carlo]] techniques.
+これらはそれぞれ植物のクリプトクロムとバクテリアの光捕集複合体に適用されている。
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+生物学的なスケールのシステムの両方の量子力学的および古典力学的なシミュレーションは非常に計算コストがかかるため、[[:en:Folding@home|Folding@home]]プロジェクトのような[[:en:distributed computing|分散コンピューティング]]イニシアティブが、[[:en:Graphics processing unit|GPU]]の並列処理や[[:en:Monte Carlo method|モンテカルロ]]技術の進展を活用して[[:en:molecular modeling|分子モデリング]]を容易にしている。
 ===化学分析===