计算名人堂—理论与计算大牛徐昕
2023年，注定是不平凡的一年！从本期开始，我们将对理论与计算领域的大牛，对之前的成果工作进行简单汇总，希望能够为科研工作者们提供一些思路及想法。
本期为2023版新版名人堂介绍，本期为第7期。
名人介绍
徐昕，复旦大学化学系教授，特聘教授，杰青。1985年厦门大学化学系学士；1991年厦门大学化学系博士，1991-1993中国科学院福建物质结构研究所博士后；1993年厦门大学化学系副研究员；1995年12月被破格提升为研究员；1998年12月被评为博土生导师。1995年7月，受日本学术振兴会的资助，应包括诺贝尔化学奖得主福井谦一先生等6位日本著名理论化学家的邀请访问了日本基础化学研究所、分子科学研究所、京都大学和东京大学等知名学术机构。并应Hiroshi Nakatsuji教授邀请，以日本京都大学工学部访问教授身份，先后六次参加由日本学术振兴会资助的国际合作项目，内容涉及氧化物簇模型方法、激发态理论、hyperfine 和 NMR 以及STM理论。2000年3月－2003年1月，应国际著名量子化学家W.A. Goddard III邀请，在美国加州理工学院化学系访问工作。获中国化学会青年化学奖（1995）；霍英东青年教师奖励基金（1998－2000）；教育部首届青年教师奖励基金（2000－2005）；福建省闽江学者（2006－2010）等。
从事量子化学及表面量子化学的理论研究。自参加工作以来，主持和参与承担973项目课题，国家基金重大、重点和面上等各种科研课题24项。研究方向涉及多相催化（如，C-H键活化及DeNOx）、均相催化（如，Catalytica Pt(II) 催化甲烷制甲醇）、生物体系（如，抗体催化水氧化至双氧水）、纳米体系（如，新型储氢材料的设计、新型分子器件的设计、过渡金属催化碳纳米管生长机理）以及理论方法（如，金属态簇模型、氧化物SPC簇模型方法、XO组合方法、NMR（OPBE）、密度泛函理论的新泛函（X3LYP，xPBE，XYG3，X1））等方面。多次应邀出国讲学，并与日本京都大学、美国加洲理工学院、香港科技大学、瑞典皇家理工、法国巴黎化工学院、法国里昂高师等开展长期科研合作。
国内外学术单位及会议邀请报告200余次。迄今已发表SCI学术论文200余篇，其中包括：Science(2), Nature (1), Proc. Natl. Acad. Sci. USA (9), Phys. Rev. Lett.(2), J. Am. Chem. Soc.(3)，Nano Letter (2), Adv. Mat. (1)。Web of Science他引7000余次，单篇最高引用658多次。发表在美国科学院院誌上的新一代密度泛函XYG3的论文（Proc. Nat. Acad. Sci, USA, 106 (2009) 4963）入选2009年度“中国百篇最具影响力国际学术论文”。研究成果《密度泛函理论新进展》获2019年教育部自然科学奖一等奖。
研究成果
1.JCTC：基于势匹配方法的粗粒粒子Lennard-Jones相互作用的精确高效估计
Lennard-Jones（LJ）能量函数，通常用于描述粗粒化（CG）模型中的非键合相互作用，这些相互作用对于稳定局部结合构型或自组装系统起着重要作用。在许多情况下，系统地开发CG模型中的LJ相互作用参数需要对目标分子在全原子（AA）水平上进行全面采样，因此对于大型系统来说非常耗时。受静电势（ESP）概念的启发，研究者定义了LJ静电势（LJSP），通过它可以解析地构建嵌入势能面。在此基础上发展了一种半解析方法，即LJSP匹配方法，通过最小化AA模型和CG模型之间的LJSP差异来导出CG参数，从而提供了一种从AA模型中推导CG LJ参数的通用方法，而无需进行预采样。LJSP匹配方法不仅在蛋白质、脂质和DNA的CG模型中成功地导出了LJ相互作用能量景观，而且在模拟二十二酸二酯磷脂酰胆碱（DPPC）脂质自组装过程中再现了中间结构和焓贡献等关键性质。
参考文献：Zhang, Yuwei, et al. "Accurate and efficient estimation of Lennard–Jones interactions for coarse-grained particles via a potential matching method." Journal of Chemical Theory and Computation 18.8 (2022): 4879-4890.
原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.2c00513#
2. JCTC：利用XYG3型双杂化密度泛函精确预测核磁共振参数
核磁共振（NMR）光谱学是阐明分子结构的最强大和多功能工具之一。为了消除实验分配的歧义，准确计算NMR光谱非常重要。在这里，使用包括原子轨道（GIAO）的解析导数评估NMR屏蔽常数的理论方法已经被实现，适用于XYG3型双重杂化密度泛函（xDH），即GIAO-xDH方法。屏蔽常数和化学位移的基准计算表明，与准确的CCSD(T)参考相比，GIAO-xDH方法具有显着的精度。在这里，研究者展示了XYGJ-OS泛函能够在计算13C、15N、17O、19F的屏蔽常数时给出约3.0 ppm的平均绝对偏差（MAD），而XYGJ-OS和xDH-PBE0泛函都能够提供1H和13C的化学位移的满意估计，其MAD分别为约0.03和1.0 ppm。在此，研究者分析了该方法对基组的影响，并提出了一种考虑准确性和效率的计算方案，用于预测五种中等大小的天然产物分子的实验13C化学位移，得到约1.0 ppm的MAD，证明了GIAO-xDH方法的实际可行性。
参考文献：Yan, Wenjie, and Xin Xu. "Accurate Prediction of Nuclear Magnetic Resonance Parameters via the XYG3 Type of Doubly Hybrid Density Functionals." Journal of Chemical Theory and Computation 18.5 (2022): 2931-2946.
原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.2c00055
3.Journal of Medicinal Chemistry：Cov_DOX:一种共价蛋白配体结合结构预测方法
一些分子对接工具已经扩展为能够实现共价对接。然而，它们都面临着蛋白质和配体之间的共价键所带来的挑战。许多共价药物设计场景仍然严重依赖于需要准确的结合构象的晶体学实验。本研究旨在填补共价对接和晶体学实验之间的差距，研究者开发并验证了一种混合方法，称为Cov_DOX。在针对一个测试集，其中包括405个共价蛋白质-配体复合物的晶体结构，并覆盖各种战头化学和受体类型的验证中，Cov_DOX在Top 1姿势预测方面取得了81%的总体成功率，RMSD<2 Å。这样的准确性与要求更高的晶体学实验的准确性相差不远，与共价对接前沿的表现形成鲜明对比（成功率：40-60%）。
参考文献：Wei, Lin, et al. "Cov_DOX: a method for structure prediction of covalent protein–ligand bindings." Journal of Medicinal Chemistry 65.7 (2022): 5528-5538.原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.1c02007
4.PCCP：用增强采样模拟鉴定GTP水解过程中KRas的功能底物态
作为主要信号通路的中心，Ras蛋白由于构象和/或催化性质的扰动而涉及19％的由肿瘤引起的癌症。尽管进行了大量的研究，但最重要的亚型KRas的构象亚态的功能仍然不清楚。在这项工作中，研究者对GTP水解循环过程中KRas在其各种化学状态下的构象景观进行了广泛的模拟分析：底物态KRasGTP·Mg2+、中间态KRasGDP·Pi·Mg2+和产物态KRasGDP·Mg2+。增强采样模拟的结果显示，KRasGTP·Mg2+的状态1在溶液中具有多个稳定的亚态，其中之一可能解释了与GEFs的相互作用。KRasGTP·Mg2+的状态2具有两个亚态“Tyr32in”和“Tyr32out”，分别准备与效应物和GAPs相互作用。对于中间态KRasGDP·Pi·Mg2+，发现Gln61和Pi假定了广泛的构象，这可能解释了KRas中Gln61突变的弱致癌效应，与HRas和NRas的情况相比。最后，产物态KRasGDP·Mg2+在溶液中具有两个以上的稳定亚态，指向一种与GEFs复合的构象选择机制。基于这些结果，研究者讨论了一些针对GTP水解期间KRas高能量亚态的结合位点的特定抑制策略。
参考文献：Zeng, Juan, et al. "Identification of functional substates of KRas during GTP hydrolysis with enhanced sampling simulations." Physical Chemistry Chemical Physics 24.13 (2022): 7653-7665.
原文链接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/CP/D2CP00274D
5.Chemical Science：低温水气转换反应Pt基合金催化剂的合理设计：从扩展表面到单原子合金
对于低温水煤气变换（LT-WGS）反应，基于Pt的催化剂的合理设计是一个活跃的研究领域，因为它在基于燃料电池的氢经济中扮演着重要角色，特别是在移动应用中。先前的理论分析表明，Pt合金导致的CO结合亲和力比Pt金属要弱，可以帮助减轻CO中毒，因此应该是LT-WGS反应的有希望的催化剂。然而，这方面的实验研究在过去的十年中相当无效。在本研究中，研究者采用最先进的动力学蒙特卡罗（KMC）模拟来研究通过引入亚表面合金和/或核-壳结构的电子效应，以及通过引入单原子合金的协同效应对Pt合金催化剂的催化性能产生的影响。研究者的KMC模拟强调了催化剂表面的OH结合亲和力的重要性，以降低水解作为速率决定步骤的势垒，而不是传统的平均场动力学模型中强调的CO结合亲和力。在这个催化剂设计的新方向上，研究者发现Pt-Ru的协同作用，可以显著增加Pt金属的活性，导致Ru1-3@Pt合金，其中Ru原子位于Pt基底的一个表面四面体位置上，显示出比Pt金属高五个数量级的周转频率。
参考文献：Yang, Yuqi, Tonghao Shen, and Xin Xu. "Towards the rational design of Pt-based alloy catalysts for the low-temperature water-gas shift reaction: from extended surfaces to single atom alloys." Chemical Science 13.21 (2022): 6385-6396.
原文链接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/SC/D2SC01729F
