prikaz prve stranice dokumenta Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates
  Preuzmi
PDF 2.35 MB
diplomski rad
Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. urn:nbn:hr:217:138103
Ostojić, Tea
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Kemijski odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Ostojić, T. (2021). Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

Ostojić, Tea. "Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

Ostojić, Tea. "Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

Ostojić, T. (2021). 'Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

Ostojić T. Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2021 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

T. Ostojić, "Machine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:138103
Podaci o radu
NaslovMachine learning assisted determination of linearly independent set of generalized molecular coordinates
Naslov (hrvatski)Određivanje linearno nezavisnog skupa generaliziranih molekularnih koordinata primjenom strojnog učenja
AutorTea Ostojić
MentorTomica Hrenar (mentor)
Član povjerenstvaTomica Hrenar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Kodrin (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljka Soldin (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBranimir Bertoša (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Kemijski odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2021-05-18, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Kemija
Sažetak
Trajectory analysis can provide information on the complete conformational or configurational space of molecular systems and their reactivity. Numerical analysis of trajectories can be performed in any type of coordinate system, e.g. Cartesian coordinate system, internal or normal coordinates, etc. In some applications, various coordinate systems will hold redundant information due to the linear dependence. A set of molecular coordinates contains null-vectors that introduce numerical instabilities and noise in the processing. In the case of a larger number of defined coordinates, there is also a problem with storage and data processing. In this work, the procedure for constructing generalized and linearly independent set of internal molecular coordinates will be evaluated. Generalized internal coordinates are chemically intuitive and can be defined in a number of ways, for example: distances, angles or dihedral angles. By applying machine learning to molecular dynamics trajectory, a complete and linearly dependent set of generalized internal coordinate distances will be reduced to the linearly independent set that still contains all relevant information about conformational or configurational space, reactivity and molecular motion. Given procedure will be applied to the molecule of (R)-cinchonidine.
Sažetak (hrvatski)
Analiza trajektorije može pružiti informacije o potpunom konformacijskom ili konfiguracijskom prostoru molekularnih sustava i njihovoj reaktivnosti. Numerička analiza trajektorija može se provesti u bilo kojem koordinatnom sustavu, npr. Cartesiusov koordinatni sustav, sustav internih ili normalnih koordinata, itd. No, u nekim aplikacijama različiti koordinatni sustavi zadržavaju suvišne informacije zbog linearne zavisnosti. Taj skup molekularnih koordinata sadrži nul-vektore koji onda uzrokuju numeričke nestabilnosti i numerički šum. U slučaju većeg broja definiranih koordinata također postoji i problem s pohranom te obradom podataka. U ovom će se radu razraditi postupak za kreiranje generaliziranog i linearno nezavisnog skupa internih koordinata. Generalizirane interne koordinate kemijski su intuitivne, a mogu se definirati na više načina, na primjer: međuatomne udaljenosti, kutovi ili diedarski kutovi. Primjenom strojnog učenja na trajektoriju molekularne dinamike, potpun i linearno zavisan skup generaliziranih internih koordinata međuatomnih udaljenosti reducirat će se na linearno nezavisan skup, ali skup koji još uvijek sadrži sve relevantne informacije o konformacijskom ili konfiguracijskom prostoru, reaktivnosti i gibanju molekula. Razrađeni postupak primijenit će se na molekulu (R)-cinhonidina.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:138103
ProjektŠifra: IP-2016-06-3775
Naziv: Aktivnošću i in silico usmjeren dizajn malih bioaktivnih molekula
Naziv: Activity and in silico guided design of bioactive small molecules
Kratica: ADESIRE
Voditelj: Tomica Hrenar
Pravna nadležnost: Hrvatska
Financijer: HRZZ
Linija financiranja: IP
Studijski programNaziv: Kemija; smjerovi: istraživački
Smjer: istraživački
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra kemije (mag. chem.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Datum isteka embarga: 2023-05-18
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-05-28 12:40:46