Lớp 3 là gì? Các công bố khoa học về Lớp 3

Coot là một ứng dụng đồ họa phân tử chuyên dùng cho việc xây dựng và thẩm định mô hình phân tử sinh học vĩ mô. Chương trình hiển thị các bản đồ mật độ điện tử và các mô hình nguyên tử, đồng thời cho phép thực hiện các thao tác mô hình như chuẩn hóa, tinh chỉnh không gian thực, xoay/chuyển tay chân, hiệu chỉnh khối cố định, tìm kiếm phối tử, hydrat hóa, đột biến, phối hợp và chuẩn hóa Ramachandran. Hơn nữa, các công cụ cũng được cung cấp để thẩm định mô hình cũng như giao diện với các chương trình bên ngoài để tinh chỉnh, thẩm định và đồ họa. Phần mềm được thiết kế để dễ dàng học hỏi cho người dùng mới, nhờ vào việc đảm bảo rằng các công cụ cho những tác vụ thông thường có thể được phát hiện thông qua các thành phần giao diện người dùng quen thuộc (menu và thanh công cụ) hoặc bởi hành vi trực quan (điều khiển bằng chuột). Những phát triển gần đây đã tập trung vào việc cung cấp các công cụ cho người dùng chuyên nghiệp, với các phím tắt có thể tùy chỉnh, mở rộng và một giao diện kịch bản phong phú. Phần mềm đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng, nhưng đã đã đạt được sự phổ biến rộng rãi trong cộng đồng tinh thể học. Tình trạng hiện tại của phần mềm được trình bày, cùng với mô tả các tiện ích có sẵn và một số phương pháp cơ bản được sử dụng.

Chúng tôi mô tả ở đây một trường lực Amber tổng quát (GAFF) cho các phân tử hữu cơ. GAFF được thiết kế để tương thích với các trường lực Amber hiện có cho protein và axít nucleic, và có các tham số cho phần lớn các phân tử hữu cơ và dược phẩm được cấu tạo từ H, C, N, O, S, P, và các halogen. Nó sử dụng một dạng hàm đơn giản và một số ít loại nguyên tử, nhưng tích hợp cả các mô hình thực nghiệm và suy diễn để ước tính các hằng số lực và điện tích cục bộ. Hiệu suất của GAFF trong các trường hợp kiểm tra tỏ ra khả quan. Trong kiểm tra I, 74 cấu trúc tinh thể được so sánh với các cấu trúc tối thiểu hóa của GAFF, với độ lệch chuẩn của gốc là 0,26 Å, tương đương với trường lực Tripos 5.2 (0,25 Å) và tốt hơn so với MMFF 94 và CHARMm (0,47 và 0,44 Å, tương ứng). Trong kiểm tra II, các tối thiểu hóa pha khí được thực hiện trên 22 cặp bazơ axít nucleic, và các cấu trúc tối thiểu hóa cùng năng lượng liên phân tử được so sánh với các kết quả MP2/6‐31G*. RMS của các độ lệch và năng lượng tương đối lần lượt là 0,25 Å và 1,2 kcal/mol. Những dữ liệu này có thể so sánh với kết quả từ Parm99/RESP (0,16 Å và 1,18 kcal/mol, tương ứng), mà đã tham số hóa cho các cặp bazơ này. Kiểm tra III xem xét năng lượng tương đối của 71 cặp cấu hình đã được sử dụng trong sự phát triển của trường lực Parm99. Lỗi RMS trong năng lượng tương đối (so với thí nghiệm) khoảng 0,5 kcal/mol. GAFF có thể được áp dụng tự động cho nhiều loại phân tử, làm cho nó trở nên phù hợp cho thiết kế dược lý có lý do và tìm kiếm cơ sở dữ liệu. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. J Comput Chem 25: 1157–1174, 2004

Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”