很好奇，这个化学奖的工作对biology和biochemistry有实际影响么？

【 在 Woodchuckle (木耳|学问深时意气平) 的大作中提到: 】
: 已经退了
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FROM 134.93.202.*

呵呵，酱紫。估计他们觉得没有人会用。。。Molpro应该有数值梯度吧。

Q-chem有可能也有，Anna Krylov是专业做EOM的。

【 在 hillhong (aiming 98%) 的大作中提到: 】
: 好像EOM-CC高斯只能算能量，连数值梯度都没有
: http://www.gaussian.com/g_tech/g_ur/k_eom.htm
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^_^牛人果然见解一致，我老板的原话是“"impact“ is a good question. I have never met a single biologist that will admit that these people have done anything useful for biology.”
当然，他说的语气比较2。。。

我只局限于量化小领域，从量化的角度看，电子结构方法确实有长足的进步，但quantum dynamics实在太难，所以能一般性的研究真实的化学反应还很远。（Bill Miller的semi-classical transition state theory可能是一个不错的妥协，但毕竟不是真的quantum dynamics）.

比如最近在看一个很2的反应机理，CH4+O2在电击的情况下怎么得到CH2OO，当我很happy的说CH2+O2和CH3OO+H--> CH2OO+H2都是放热反应啊，得到的反馈是“这不行啊，放热之后CH2OO(carbonyl oxide)就isomerize成dioxrane了，去找个吸热的机理吧”，我就^_^！！！。像这种反应没有quantum dynamics根本没法搞清楚状况，算几个能量没有用呢。

从这个角度看David Baker做的东西很遥远，从我一个渺小的quantum chemist的个人角度，他是一个orthogonal的领域的wizard。 :)

【 在 Woodchuckle (木耳|学问深时意气平) 的大作中提到: 】
: 对计算原理不了解, 说说我对计算化学/生物学在生物/生化的影响的看法吧. 基本上计算生物学在生物里还处于边缘科学,在预测蛋白结构功能和生物分子的相互作用方面严重依赖已有同源结构.
: 预测药物靶点和虚拟筛选方面好些, 可以作为筛药的第一步, 把范围缩小到几十到几百个化合物, 后面的工作还是要依赖实验, 因为计算结果的区分度不高.
: 生物领域里做得比较好的是David Baker, 目前可以设计蛋白. 不知道计算领域的人对他怎么看?
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