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分子模拟的原理与方法分子模拟是一种计算化学的方法，用于研究分子的结构、动力学和热力学性质。
它基于牛顿力学和量子力学的基本原理，通过计算机模拟分子的行为，从而获得有关分子结构和特性的信息。
分子模拟涉及多个学科领域，如计算机科学、物理学、化学和生物学。
本文将重点介绍分子模拟的原理和方法。
1. 分子模拟的原理分子模拟的基本原理是在牛顿力学或量子力学的框架下，构建分子的数学模型，并计算分子在特定条件下的行为。
牛顿力学基于牛顿第二定律，即力等于质量乘以加速度，在此基础上，分子的运动可以通过定量计算来模拟。
量子力学则基于薛定谔方程，以波函数为基础，对分子的运动和结构进行计算。
在分子模拟中，不同的方法选择不同的力场模型，最常用的是分子力场（Molecular Mechanics，MM）和分子轨道（Molecular Orbital，MO）。
分子力场主要考虑原子之间的相互作用，通过选择不同的力场参数可以描述分子的力学和热学性质。
分子轨道则利用量子化学的理论，通过求解薛定谔方程得到分子的能量和电子结构。
2. 分子模拟的方法分子模拟的方法多种多样，常用的方法有分子动力学（Molecular Dynamics，MD）、蒙特卡罗（Monte Carlo，MC）、量子化学计算等。
以下将分别介绍这些方法的基本原理和应用。
2.1 分子动力学分子动力学是模拟分子在一定温度、压力和体积（或密度）条件下运动规律的方法。
它基于牛顿运动定律和正则系综，通过求解拉格朗日方程和哈密顿方程，描述分子在力场作用下的运动轨迹。
分子动力学计算的结果包括分子的构型和动力学性质，如振动频率、热容和热膨胀系数等。
分子动力学的应用范围广泛，包括分子材料、生物分子、纳米颗粒和表面反应等领域。
例如，分子动力学可以用于预测有机分子的溶解度、材料的导电性能、蛋白质的稳定性和反应等。
分子动力学模拟通常需要大量的计算资源和时间，但也可以通过采用并行计算和GPU加速等方式提高计算效率。
化学计算方法在催化研究中的应用催化研究是化学领域中的重要研究方向之一，涉及到诸多反应机理、催化剂设计和反应条件优化等问题。
随着计算机科学和化学的结合，化学计算方法逐渐走进了催化研究的领域，为科学家们提供了一种快速有效的研究手段。
本文将探讨化学计算方法在催化研究中的应用。
一、密度泛函理论（DFT）在催化剂设计中的应用密度泛函理论是目前最为常用的计算化学方法之一，它可以用来预测分子的结构、电子性质和反应能垒等参数。
在催化剂设计中，密度泛函理论被广泛应用于催化剂的构建和优化过程。
通过计算材料的电子结构和催化反应的势能面，科学家们可以预测出催化剂的活性位点、反应机理和催化活性等重要参数，从而指导实验的设计和优化。
以金属催化剂为例，通过密度泛函理论可以计算其表面结构和对各种反应物的吸附能力。
科学家们可以通过调控催化剂表面的原子构型和机理，提高催化剂的活性和选择性。
此外，密度泛函理论还可以预测催化剂与反应物之间的相互作用强度，从而为催化反应的机理研究提供理论支持。
二、分子动力学模拟在催化反应中的应用分子动力学模拟是一种基于牛顿运动定律的计算方法，它可以模拟分子在外界作用下的运动轨迹和能量变化。
在催化反应研究中，分子动力学模拟被广泛应用于探究催化剂表面的反应动力学过程。
通过分子动力学模拟，科学家们可以研究催化剂表面的吸附和反应过程，预测催化剂对不同反应物的选择性和活性。
同时，还可以通过模拟调控不同反应条件，如温度、压力和溶剂环境等，以进一步优化催化反应的效率和选择性。
三、高通量计算在催化研究中的应用高通量计算是一种利用并行计算和自动化技术，对大量化合物进行计算和筛选的方法。
在催化研究中，高通量计算可以用于开发新的催化剂和预测其性能。
通过高通量计算，科学家们可以对大量候选催化剂进行计算筛选，找到具有良好活性和选择性的化合物。
同时，高通量计算还可以预测催化剂的稳定性、可再生性和副反应物等方面的性质，为催化研究和催化剂设计提供理论依据。
酶反应机理的多理论层次量子力学/分子力学研究的开题报告开题报告：题目：酶反应机理的多理论层次量子力学/分子力学研究摘要：酶反应机理是生化反应领域的重要研究内容，对于揭示生命活动的本质具有重要意义。
本研究基于量子力学和分子力学理论，探索酶反应机理的多理论层次研究方法。
通过计算化学手段，研究酶催化反应的过渡状态结构、催化机理及动力学过程，揭示酶反应机理的微观本质。
研究背景：酶是一种高效的生物催化剂，对于生命体系中的许多反应起着至关重要的作用。
酶催化反应的机理是生物化学领域的重要前沿问题之一，研究其机理有助于深入理解生命系统的运作原理。
传统的实验手段虽然能够定量测定催化反应动力学参数等重要信息，但对于反应体系中复杂的分子间相互作用和反应机理的解释却有限。
因此，使用计算化学方法对酶催化反应机理的研究具有很大的潜力，特别是多理论层次研究能够揭示反应机理的深层本质。
研究内容：本研究计划采用多理论层次的计算方法，结合量子力学和分子力学理论，对酶催化反应机理进行深入研究。
具体工作内容如下：1. 酶反应机理研究：通过自由能表面的探索和过渡状态搜索等计算方法，寻找酶催化反应的过渡状态结构以及反应的能垒和自由能，揭示酶催化反应的机理。
使用分子力学方法对反应产物进行模拟，计算反应产物在溶液中的稳定性和反应路径。
2. 动力学模拟研究：通过分子动力学模拟和反应动力学模拟等方法，研究反应动力学过程，探究反应的速率、动力学参数等信息。
同时，借助计算流体力学方法，模拟酶催化反应场中溶液的流动、扩散和混合过程等，为酶反应机理的深入研究提供支撑。
3. 多理论层次综合分析：在以上工作基础上，采用多理论层次的方法，综合分析酶催化反应机理，揭示其微观本质，并探索酶反应动力学行为的深层机制，为理解生命活动提供新的思路和参考。
研究意义：本研究将探索酶催化反应机理的多理论层次研究方法，揭示其深层本质，有助于深入理解生命系统的运作原理，并为揭示生命科学中的其他反应机理提供参考和借鉴。
化学反应的量子力学或分子力学分析化学反应是在化学领域中最基本的研究对象之一。
我们有很多方法去分析化学反应，而这些方法都有其各自的优缺点。
在计算化学的领域，通过基于量子力学和分子力学理论的计算方法，我们可以对化学反应进行深入的分析，从而更全面地理解它们的本质。
首先，让我们来看看量子力学分析化学反应的方法。
量子力学是一种描述微观粒子行为的理论，它给出了一套用于描述化学反应的数学模型。
根据量子力学的描述，化学反应中涉及到的分子以及反应物之间的相互作用都可以通过波函数表示。
波函数包含了关于反应物的位置、速度和电子结构等信息。
我们可以通过计算波函数之间的差异来推断出反应速率和反应机理等重要信息。
量子力学的实际应用中，主要使用的是量子化学计算软件，如Gaussian、VASP等。
这些软件可以基于波函数和分子轨道等数学模型进行化学反应的计算。
这些计算可以在计算机上实现，在计算机的计算能力不断提高的情况下，我们可以通过更精确高效的计算来获得更深入的理解化学反应的过程。
除了量子力学，我们也可以使用分子力学，这也是一种在计算化学中常使用的方法。
分子力学是通过对分子内原子之间相互作用的计算来描述化学反应的方法。
根据分子力学的描述，分子结构间的相互作用可以通过计算分子中原子之间的相对位置和面对受力的情况来模拟。
分子力学计算可以通过一些软件实现，如Amber、Molpro等。
这些软件基于分子力学理论，可以模拟分子结构的稳定状态和分子的动力学行为。
通过分子力学计算，我们可以研究分子中的键合和元素之间的相互作用等，从而得到反应物的稳定状态和化学反应的特性等关键信息。
化学反应的分子力学和量子力学分析方法都具有各自的优缺点。
分子力学可以更精确地研究分子结构之间的相互作用，而量子力学可以更全面地描述反应物之间的电子结构。
对于大型分子的计算，分子力学比量子力学更加高效。
但是对于某些反应（例如催化反应、氧化反应等），量子力学可以更准确地描述反应过程的细节。
生物物理学中的量子力学与分子结构分析研究引言生物物理学是研究生命系统中的物理现象和力学规律的学科，旨在深入理解生命的奥秘。
在生物物理学中，量子力学被广泛应用于分子结构的分析研究。
量子力学的引入使得科学家们可以更准确地描述和预测生物分子的行为和特性。
在本文中，我们将探索生物物理学中的量子力学和分子结构分析的关系，包括量子力学的基本概念、量子力学方法在生物物理学中的应用和量子力学对分子结构分析的影响。
1. 量子力学基础知识量子力学是描述微观粒子行为的物理学理论，涉及到粒子的波粒二象性和不确定性原理。
以下是量子力学中的一些基本概念：1.1 波粒二象性在量子力学中，微观粒子既具有粒子的特性，如质量和动量，又具有波的特性，如波长和频率。
这种波粒二象性表明微观粒子在一些实验中会显示出粒子特性，而在另一些实验中则会显示出波动特性。
1.2 不确定性原理不确定性原理是量子力学的重要概念之一，由海森堡提出。
该原理指出，在某些物理量的精确测量中，粒子的位置和动量无法同时被准确测量到。
换句话说，我们无法同时精确确定粒子的位置和动量。
2. 量子力学在生物物理学中的应用量子力学在生物物理学中扮演着重要的角色，为科学家们提供了更准确的工具和方法来研究生物分子的行为和特性。
以下是一些量子力学在生物物理学中的应用示例：2.1 量子力学计算模型量子力学计算模型是一种利用量子力学原理和方法来模拟和计算生物分子结构和性质的工具。
通过建立生物分子的量子力学模型，科学家们可以计算分子的电子结构、能量和振动频率等参数，从而深入了解分子的特性。
2.2 量子化学方法量子化学方法是一种利用量子力学理论和计算方法研究化学反应和分子性质的方法。
在生物物理学中，科学家们可以利用量子化学方法，如密度泛函理论（DFT）和分子力场（Molecular Mechanics），来研究生物化学反应、分子间相互作用和分子的稳定性。
2.3 量子力学模拟量子力学模拟是指利用计算机模拟和模拟算法来模拟和研究生物分子的量子力学行为。
酶动力学研究方法与应用酶是一种生物大分子，可以作为催化剂，在生物体内帮助化学反应进行，许多生物过程都需要酶的参与。
因此，研究酶的动力学是生物学中重要的研究内容之一。
酶动力学研究的方法也得到了不断地发展和改善，本文将从酶动力学研究的背景出发，介绍几种常用的酶动力学研究方法及其应用。
酶动力学研究的背景酶动力学研究的背景可以追溯到19世纪末的化学反应动力学研究。
同时期，研究发现生物体内的许多反应同样需要催化剂的存在，因此，人们开始研究生物体内催化剂的特性和机制。
1900年，贝尔格（Wilhelm Johannsen）称之为“酶（enzyme）”的催化剂概念被提出，从此酶动力学的研究正式开始。
酶动力学研究一般包括酶的特性和反应机制两方面。
酶的特性包括酶的结构、功能和催化机理等。
而酶的反应机制则包括离子化学反应、配合物转移反应和氧合反应等多个方面。
酶动力学研究方法1. 酶活力测定酶活力测定是酶动力学研究中最基础的方法，其目的是测定酶的催化效率。
测定酶活力的基本流程为：将酶和底物混合，在一定的条件下使反应进行，通过检测底物浓度的变化来计算酶催化反应的速率。
酶活力测定方法有很多，常见的包括比色法、滴定法、荧光法、电化学法等。
以比色法为例，该方法是将酶反应后产生的色谱与某标准物质的色谱进行比较，从而计算出酶反应的活性。
2. 酶催化反应速率测定酶催化反应速率测定是测定酶对底物反应速率的方法。
通过对底物的浓度和反应时间的变化进行监测，建立酶反应的速率方程式，可以得出酶的催化效率和反应机理。
测定酶催化反应速率的方法也有很多，最常见的是连续酶反应方法。
实验中，先将酶和底物混合，以一定温度和pH条件下进行酶反应，然后连续测定一定时间内底物的浓度，从而得出反应速率。
3. 酶动力学参数计算酶动力学参数计算可以从实验中测量到的数据中，得出反应速率方程式中的酶机理常数、底物浓度、反应底物浓度和背景反应速度等参数。
这些参数可以说明酶反应的机理和酶的特性。
生物医学领域中量子力学的运用探讨-力学论文-物理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——生活中的力学论文第七篇：生物医学领域中量子力学的运用探讨摘要：量子力学是描述微观粒子运动规律的物理学分支。
随着量子理论的快速发展以及仪器和技术的进步，基于量子力学原理的各项技术在不同学科得到应用，如量子计算、量子通讯、量子计量、量子成像、量子点荧光技术以及计算机辅助药物设计等，这些技术的应用为科研工作提供了极大的便利。
文章主要综述了量子力学在生物医学领域的应用。
关键词：量子力学; 量子技术; 生物医学;Quantum mechanics in biomedical scienceFANG Huiling WANG HualiangShanghai Center for Clinical LaboratoryAbstract：Quantum mechanics is a branch of physics,which studies the laws of motion of particles at small scales and atoms at low energy levels. As a result of the rapid development of quantum theory and progress in instruments and techniques,various quantum techniques based on quantum theory are widely used in different disciplines,including quantum computing,quantum communication,quantum metrology,quantum imaging,quantum dot luminescence and computer-aided drug design,which makes scientific researches more convenient. Selected applications for quantummechanics are given in this review mainly focusing on the perspective of biomedical science.量子是表现某物质或物理量特性的最小单元。
qmmm 量子分子力场（原创实用版）目录1.引言2.QMMM 方法简介3.QMMM 在量子分子力场中的应用4.QMMM 的优势与局限性5.总结与展望正文1.引言随着计算机技术的不断发展，分子动力学模拟在化学、生物和材料科学等领域发挥着越来越重要的作用。
量子分子力场 (Quantum Molecular Force Field, QMFF) 是一种基于量子力学原理的分子动力学模拟方法，可以较为准确地描述分子体系的结构和动力学性质。
近年来，QMMM(量子分子力学) 方法在量子分子力场中得到了广泛应用，为研究者提供了一种高效且可靠的分子模拟手段。
2.QMMM 方法简介QMMM 方法是一种基于量子力学和分子力学相结合的模拟方法，它将量子力学和经典力学的优势相互结合，可以有效地处理分子体系中的电子相关作用和核相关作用。
在 QMMM 方法中，体系中的电子密度分布由量子力学部分描述，而原子核的运动则由经典力学部分描述。
通过这种组合，QMMM 方法可以在保证计算精度的同时，降低计算的复杂度。
3.QMMM 在量子分子力场中的应用QMMM 方法在量子分子力场中的应用主要体现在以下几个方面：(1) 优化分子结构：QMMM 方法可以有效地优化分子的结构，得到更为准确的分子几何形状和键长、键角等参数。
(2) 模拟分子动力学：QMMM 方法可以模拟分子在室温和超高温条件下的动力学行为，为研究分子反应机制和热力学性质提供实验依据。
(3) 研究分子间相互作用：QMMM 方法可以描述分子间的范德华力、氢键等相互作用，有助于研究分子体系的稳定性和聚集行为。
4.QMMM 的优势与局限性QMMM 方法在量子分子力场中的应用具有以下优势：(1) 高计算效率：QMMM 方法将量子力学和经典力学相结合，降低了计算的复杂度，提高了计算效率。
(2) 高精度：QMMM 方法可以较为准确地描述电子相关作用和核相关作用，得到可靠的分子结构和动力学性质。
量子力学和分子力学组合方法及其应用量子力学和分子力学组合方法是一种计算化学方法，它将量子力学和分子力学两种计算方法结合起来，能够更准确地描述分子的结构和性质。
其中，量子力学方法可以准确地计算电子的行为，而分子力学方法则可以模拟大分子的运动和构象。
这种组合方法的应用非常广泛，包括药物设计、材料科学、生物物理学等领域。
例如，使用这种方法可以预测分子的结构和光谱，从而加速先进材料的研发；还可以预测药物与靶标结合的方式，从而设计更安全和有效的药物。
此外，量子力学和分子力学组合方法还可以用于研究分子的动力学行为，例如分子的振动、扭曲和旋转等。
这对于理解分子反应、催化和能源转换等过程非常重要。
总之，量子力学和分子力学组合方法是一种强大的工具，可以帮助化学家更好地理解分子的结构和性质，从而加速先进材料和药物的研发。
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在计算酶学中结合量子力学/分子力学（QM/ MM）的方法摘自BIOCHEMISTRY，2013年4月期药物代谢酶学课程报告摘要计算酶学是一个迅速成熟的领域，这一领域在理解酶的催化反应机制和他们的实际应用中越来越不可或缺。
在此领域中，结合量子力学/分子力学（ QM / MM ）的方法是重要的。
通过量子力学的方法（即一种计算活性位点电子结构的方法）训练的反应种类并用简单的分子力学的方法分析酶的环境，对酶的反应进行建模。
在这里我们回顾QM / MM方法和他们在酶的催化反应基本问题和实际问题研究中的应用。
与高度精确的电子结构方法相比，从更便宜和更近似的方法中一系列QM / MM方法是可用的，这一系列方法可以被用于分子动力学模拟分析。
我们将讨论如何使用这些方法对反应进行建模能够深入洞察酶的机制，并通过回顾一些最近的应用来说明。
我们列出了一些这种模拟的实际问题。
此外，我们强调展示了QM / MM方法如何为实际开发和应用酶学做贡献的应用程序，例如在药物和催化剂设计中对突变的效果的解释和预测。
由于酶非凡的能力，其对催化反应的效率是必不可少且不同寻常的，特别具有较高的特异性和在温和的生理条件下。
了解酶是如何获得这些卓著功勋不仅是生物的一个重要的基本问题，它也将有助于一系列的技术应用比如在药物开发中作为先导化合物的抑制剂，预测药物的代谢以及设计具体转换的催化剂。
结构生物学、酶动力学以及突变中各种各样的实验使我们对酶更加有洞察力。
由于酶的复杂度和研究他们反应的难度，然而许多问题和不确定因素依然存在，从而引发了许多酶学方面的激烈辩论。
计算机建模与仿真，以其独特的潜力提供对生物分子动力学和反应的详细的、具有原子分辨率的洞察力，可以通过实验结果的补充解释和扩展来帮助解决一些有争议的问题。
也许最明显的是，计算可以研究转换状态的结构，其实反应的核心却不能通过酶的实验来研究。
计算酶学可以被广泛定义为酶及其分子反应机制的建模与仿真。
近几年来这个领域已经迅速成熟，越来越多的实验和计算酶学通过合作来解释实验数据（例如，见文件2和3）并且深入理解模型以此为指导进行未来的实验。
计算酶学中一些不同类型的模拟已被证明是有用的。
自从1976年Warshel和Levitt的先前的工作，结合量子力学/分子力学（QM/ MM）方法已涉足这一领域。
在QM/MM的发展中，对酶内部反应建模的欲望一直是一个重要的推动力。
本次回顾将主要集中在计算酶学中的QM/MM方法，其他模拟和建模方法在此领域也很重要。
特别是经验价键（empirical valence bond，EVB）方法（它通常使用分子力学和电子结构量子力学的组合表示，而不是一种单一的分子力学表示）已经提供了许多对酶的催化作用的基本的深入理解。
计算所采用的仅QM方法也为许多酶机制的模拟提供了良好的路线，在可被模型化的系统大小方面与QM/MM方法有所区别。
在这次回顾中我们讨论了QM/MM方法的不同类型，他们在酶反应建模的应用中的范围和实际问题。
我们指出了QM/MM法是如何为关于酶的催化能力的来源的辩论做贡献的，我们也为个体机制提供了详细的深入理解。
我们进一步强调了用QM/MM方法对反应进行建模在药物设计、药物代谢和生物催化剂设计的发展做出的贡献。
QM/ MM 方法也被应用到生物分子科学的其他类型的问题中，例如，在计算光谱性质、光化学、PKa值以及在对接和自由能的模拟中配体结合亲和力的预测，但这些应用是本次回顾的范围之外的。
QM/ MM方法模拟酶催化反应机制QM/MM方法现在广泛应用于酶，自2007年开始每年有超过100项的研究论文发表（2011年和2012年分别有139篇和124篇原创论文发表）。
因此在一个简短的回顾中不可能覆盖所有或者甚至是大多数的近期的酶学的QM/MM方法。
在这些研究中的详细程度、复杂程度和准确度普遍都增加了。
日益增强的计算机能力，QM/MM 方法应用的软件更容易获得以及方法的改进都使得这成为可能。
QM/MM方法的原则是用量子力学的方法（即一种描述分子间电子结构的方法）训练系统的一小部分，系统剩余的部分用分子力学的方法训练（即一种使用简单的潜在能量作用描述原子间相互作用的方法，也即一种力场）.量子力学训练中允许对涉及化学键的断裂和组成的电子重排的建模，而分子力学的训练方法允许对更广泛的环境和反应能量的效果的有效包含。
QM/MM 方法适用于酶已在其他地方被详细的描述了。
QM / MM 方法一般有两种添加途径一种是增量模式（eraction MM QM MM MM QM QM total E E E E int )()(-++=,)(QM QM E 是量子力学方法中量子区域的能量，E MM(MM)是分子力学方法中分子力学区域的能量，E QM ‑MM interaction 是两个区域相互作用的能量）另一种是删减模式（E total = E MM,total + E QM(QM) −E MM(QM)，其中E MM,total 是整个系统的能量，E MM(QM)是使用分子力学方法计算的量子力学的区域能量），正如ONIOM 方法所使用的一样。
在删减法中，活性位点区域在分子力学层级建模，并且选择对于反应的所有状态的合适的分子力学参数（比如原子电荷）是一个重要的考虑因素，这对不知情的使用者可能不是显而易见的。
直到最近，使用删减法的计算方法通常采用“机器嵌入”方案，而目前两者的大部分实现方法允许静电嵌入，其把分子力学区域对量子力学区域的经典影响（通常很重要）考虑进来，也就是说，把有分子力学区域的原子电荷引起的量子力学的极化考虑进来。
在酶的QM/MM 计算中有五个通用特性是非常重要的：（1）量子力学方法的选择。
（2）分子力学力场的选择（包括量子力学区域需要的分子力学参数）（3）把系统分为量子力学区域和分子力学区域（包括对便捷共价键的处理）（4）仿真类型（例如，分子动力学仿真或势能普计算）例如，是否执行广泛的构象取样（5）构建（并且测试）一个酶复合物准确的分子模型。
量子力学的方法选择是至关紧要的：该方法应当适合所关注的反应，以及对于需要的仿真类型是计算可行的。
存在过多的不同的量子力学方法，从快速,半经验方法（如AM1，PM3，SCC-DFTB ）到更准确但是计算量大的密度函数（如B3LYP ）和分子轨道方法（如MP2，耦合簇等）。
不是所有的方法都适用于所有的系统，无论是精度和实用性的原因（例如，相关从头计算的方法对于过渡金属的程序应用仍然很昂贵，虽然这种情况已经有所改变），还是缺乏参数（如，半经验方法）。
通常（不一定总是），精度的改进来自于计算代价的提高。
然而重新参数化近似法或应用简单的修正以提高具体反应的精度是可能的；这为那些需要能量评估的应用提供了准确的方法，如分子动力学模拟（见附件RA ）。
此外，较新的半经验方法可以提供更高的精度和更广泛的应用领域。
相关的从头计算的量子力学放在在测试计算要求不高的量子力学方法的精度中是有用的（例如，半经验或密度函数，DFT ），因为后者可以有重要的（或者有时没有估计到的）特殊的酶反应的限制。
对于DFT计算，包括色散效应（例如，通过经验修正）可能对反应建模很重要。
在QM/MM研究中的量子力学力场应当被选择，因为其准确的描述了MM区域外及其与MM区域间的相互作用的系统的一部分。
对于蛋白质，标准的全原子力场如CHARMM27，AMBERff99或ff99SB，和OPLS-AA是经常被使用的。
除了选择合适的QM和MM方法以及一个QM/MM方法外，用QM/MM方法模拟一个酶的反应还需要几个重要的选择，不如决定哪些原子包括量子力学区域里，如何看待跨越QM/MM边界的共价键（例如，引入QM和MM原子间额外的链路数，MM原子的混合轨道或者是一个‘pseudobond’来代替QM-MM共价键—所有这些方法可以给出合理的结果），确定了残留物的质子化状态，以及如何（大范围的）训练静电相互作用。
（后两种选择也同样适用于其他类型的生物分子模拟）再次，为了得到可靠的结论，测试这些选择在结果上的影响是明智的。
最近开发的方法允许QM-MM 的边界即时再定位（自适应分区），可能会帮助一些类型的应用。
在准备好酶和底物的原子模型后（通常基于X射线晶体结构），下一步就是研究模型中的酶反应。
这一研究的一个重要的结果可以是详细的在反应中代表最高能量构象的结构化信息，和过渡态（transition state，TS）结构信息。
由于其短暂的存在时间和酶的复杂性，过渡态结构信息不能直接由实验获得，但是对于理解反应机制至关重要。
对于酶过渡态的复杂的信息也可以潜在的应用于酶抑制剂（如药物先导物）和催化剂的设计中。
各种模拟技术可以被应用到酶反应途径模型中并获得过渡态结构信息。
取决于研究的目标，一个人可以着眼于获得反应的（相对）潜在能量或者是自由能。
一个潜在的能量分布或者最小能量途径（MEP）可以被获得通过最小化系统的沿着坐标几点的能量。
在该MEP的能量最高点的结构代表了过渡态结构信息。
必须指出的是，当计算MEPs时多酶-底混合物应当被考虑，因为障碍和过渡态信息可以因为起始构象不同而显著的不同。
一个自由能普的反应的障碍原则上可以与活化自由能直接进行比较，其中活化自由能是从使用过渡态理论（TST）的实验表观一级反应速率常数（Kcat）获得的。
但是QM/MM建模方法还没有进入可以获得定量准确的自由能普的阶段，例如使用高层次的量子力学方法可以定期被获得。
自由能普理想情况下应当包含系统结构变化的采样。
充足的采样需要很多的计算，这对于QM/MM方法来说成本很高。
一个策略就是，对于QM区域的建模使用廉价、近似的方法（比如说半经验QM法）。
通过比较自由能和使用这种近似方法得到的势能分布，活化熵的估计值可以被计算出来。
相反这些都可以被添加到一个高层次MEP势垒中，以估计活化自由能（例如参见文献47-49）。
在有利的情况下，QM/MM方法可以定量的一实验一致的计算酶反应障碍。
不过需要注意的是，定性的协议，通常是足以区分替代机制，确定的底物特异性，或评估突变的影响。
一个避免使用近似QM方法获得QM/MM自由能差异的很著名的方法是涉及到高层级的MEP，固定QM区域，并且围绕MM区域广泛采样。
固定QM区域是对QM/MM-FE方法的一个很严重的限制，但可以通过在QM区域重新采样构象的方式缓解。
一个很有引用前景的方法使用QM/MM-FE的原则优化反应途径中的最小自由能。
另外一个不同的方法是在QM区域采用Car-Parrinello分子动力学采集样品构象。
通常这种方法仅限于使用总体上不是很准确的梯度校正DFT算法（而不是混合DFT方法，如B3LYP），甚至需要大量计算的短时间模拟（大约10−100 ps）。
