実験化学者のための分子モデリング入門－DFTを活用した構造解析 [単行本]

実験化学者のための分子モデリング入門－DFTを活用した構造解析 の 商品概要

• 目次

  はじめに
  
  第１章　まずは体験してみよう
  
  第２章　分子モデリングに用いるコンピュータについて
  2.1　計算機＝コンピュータとは
  2.1.1　コンピュータの種類
  2.1.2　オペレーティングシステム・アプリケーションソフトウェア
  2.1.3　コンピュータの性能の指標
  2.1.4　ハードディスク・SSD
  2.1.5　現在のPCは驚くべき計算速度
  2.2 分子モデリングソフトウェアの紹介
  2.2.1　Gaussian
  2.2.2　TURBOMOLE
  2.2.3　Firefly（旧称：PC GAMESS）
  2.2.4　HyperChem
  2.2.5　Chem3D
  2.2.6　Spartan
  2.3 分子モデリングを正しく活用するために
  
  第３章　分子モデリングにおけるいくつかの考え方
  3.1　分子力学法
  3.2　量子力学手法
  3.2.1　半経験的分子軌道法
  3.2.2　Hartree－Fock法
  3.2.3　結合クラスター法
  3.3　基底関数
  3.4　電子密度汎関数理論
  3.4.1　汎関数の種類
  3.5　DFT計算条件の表記方法
  3.6　AIを活用した分子モデリング
  
  第４章　分子モデリングの概要
  4.1　エネルギー計算
  4.2　構造最適化
  4.3　配座解析
  4.4　膨大な配座を解析する工夫
  4.4.1　モンテカルロ法
  4.4.2　スパース法
  4.5　配座の絞り込み
  4.6　配座エネルギーとBoltzmann分布の関係
  
  第５章　NMR化学シフト計算
  5.1　化学シフト計算の精度
  5.2　Spartanにおける化学シフト計算手法
  5.3　Gaussianソフトウェアを使用して化学シフトを計算する
  5.4　計算で得たNMR化学シフトの解析
  5.4.1　化学シフト差の棒グラフ
  5.4.2　構造式へのマッピング
  5.4.3　相関係数
  5.4.4　最大差異
  5.4.5　差異の絶対平均
  5.4.6　偏差二乗平均平方根
  5.5　Bayes統計に基づく異性体の確率判定法：DP4とDP4+
  5.5.1　DP4確率
  5.5.2　DP4+確率
  5.5.3　DP4, DP4+の原理
  5.5.4　磁気遮蔽テンソルの化学シフトへの変換（原理）
  5.5.5　SarottiのアプレットでDP4+を解析する
  5.6　異性体ペアを識別するCP3解析
  5.6.1　CP3の原理
  5.6.2　CP3アプレットを利用する
  5.6.3　Excelを利用したアプレット
  5.6.4　DP4, DP4+, CP3における1H NMR化学シフトの扱いについて
  5.6.5　CP3が効果的な例
  5.7　化学シフト計算の実際
  5.7.1　SpartanのNMRレシピを使った計算・解析
  5.7.2　DP4を用いた解析例
  5.7.3　手動で化学シフト計算する
  5.7.4　手動計算で求めた計算化学シフトの実験値と比較した解析
  5.7.5　Gaussianなどの分子モデリングソフトウェアで化学シフトを計算する
  5.7.6　SpartanでDP4+を用いる際の注意点
  5.7.7　磁気遮蔽テンソルの化学シフトへの変換（実践）
  
  第6章　Spartanで結合定数を計算する
  
  第7章　 円二色性スペクトルや旋光度を予測する
  7.1 円二色性スペクトル
  7.1.1　電子円二色性スペクトルの原理（概説）
  7.1.2　Cotton効果をもたらす具体的構造例
  7.1.3　円二色性スペクトルの計算
  7.1.4　計算結果をスペクトルに加工する
  7.1.5　計算条件とスペクトルの再現性について
  7.2　比旋光度を計算する
  
  第8章　 天然物研究での応用例
  8.1　DP4解析による相対構造の検証
  8.2　DP4の限界と結合定数計算の有用性
  8.3　配座自由度の大きな構造の配座再現とCP3の威力
  8.4　DP4解析とnJCH計算の組合せが結論を導いた例
  8.5　構造を単純化したモデルの採用が効果的であった例
  8.6　配座解析がNOEおよびECD解析に成功をもたらした例
  8.7　旋光度計算の応用例：メチル基の絶対配置の決定
  8.8　旋光度が大きくても計算では議論できなかった例
  8.9　スペクトルの溶媒依存性の高い化合物の解析
  
  第9章　ニューラルネットワークを活用したNMR化学シフト計算
  9.1　背　景
  9.2　機械学習化学シフト計算プログラムの構造
  9.3　機械学習化学シフト計算プログラムのパフォーマンス
  9.4　機械学習化学シフト計算プログラムの利用
  9.5　本領域におけるAI技術に対する所感
  
  第10章　Spartanを利用するにあたってのいくつかの工夫
  10.1　配座探索におけるキーワードの追加
  10.2　アルコールなどの極性官能基について
  10.3　溶媒効果について
  10.4　Spreadsheetを活用する
  10.5　構造最適化キーワード
  10.6　Preference設定でのtips
  10.6.1　Settingsタブ
  10.6.2　Jobsタブ
  10.7　計算結果を論文のサポーティングインフォメーションに掲載する
  10.7.1　化学シフト計算の参考論文
  10.7.2　配座探索をSIに記述する
  10.7.3　各配座の存在率とそれぞれの配座の化学シフト
  10.7.4　統計解析のサマリ
  10.7.5　ECDスペクトル計算
  10.8　Protein Data Bankのデータにある基質の構造をSpartan用に取得する
  
  おわりに
  
  参考文献
  
  索　引

• 出版社からのコメント

  Spartanでの演習を通して、分子モデリングやDFT計算の基本と活用法を学べる入門書。計算手法を学びたい学生、研究者向け。

• 内容紹介

  計算機の飛躍的な進歩と普及により、量子化学計算はいまや有機化学研究において欠かせないツールとなりつつある。しかしその一方で、「理論が難しそう」「何から始めればよいかわからない」と感じ、導入に踏み出せない実験化学者も少なくない。量子化学計算の詳細を完全に理解することは容易ではないが、その基本的な考え方を抑えることで、実務的な利用は十分可能となる。
  本書は、DFT計算による分子モデリングの基本的な考え方と活用法を学び、実践するための入門書である。数式や理論の解説は必要十分な量としたうえで、分子モデリングを研究へどのように活かすかに重点を置き、ポイントや注意点、手順などを実験化学者の視点から分かりやすく解説した。
  具体的な計算手順は、おもに分子モデリングソフトウェア“Spartan”を用いて解説している。読者は特別に“Spartan”の60日間無料ライセンスを利用でき、実際に操作しながら理解を深めることができる点も、本書ならではの特長である。
  分子モデリングを研究に活用したい学生・研究者に、まず手に取っていただきたい一冊。

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