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使用量子化學，分子模擬和機械學習的技術去研究探討酵素的機制

為了解決W218的問題，作者傅建維 這樣論述：

Chapter I : Site of metabolism prediction for FMO enzymes via machine learning and condensed Fukui functionFMO酵素在代謝具有親核性化合物中佔了很重要的角色而且在代謝藥物上也是屬於第一線的酵素，而要確定藥物的site of metabolism (SOM)通常不是一件簡單的事，SOM也就是指藥物分子中代謝的特定原子的位置，所以若是能夠建立一個電腦的模型去預測SOM對於新藥開發將是一件有益的事，在我們的研究中，我們利用機械學習、量子化學和樹狀分子特徵的方式去建立一個svm的電腦模型，而

最後得到的預測模型是一個化學上易理解且只具有五個特徵的模型，在我們的訓練模型中，AUC值(area under curve value of ROC curve)是 0.889，MCC值是0.767，測試組中AUC值是0.801而MCC值是0.601，這些數值顯示我們的預測模型是具有預測能力且可信的。而我們希望此研究可以幫助主要在FMO酵素上面代謝的新藥開發。Chapter II : Interaction between Trehalose and MTHase from Sulfolobus solfataricus studied by theoretical computation a

nd site-directed mutagenesisMaltooligosyltrehalose trehalohydrolase (MTHase)這個酵素是催化麥芽寡糖海藻糖(maltooligosyltrehalose)產生海藻糖(trehalose)的一個重要的酵素，在這篇研究中，我們利用分子模擬的方法 (hydrogen bond analysis, free energy decomposition, and computational alanine scanning)去模擬和分析麥芽寡糖海藻糖和酵素之間的作用，去找出酵素中哪些胺基酸位置是重要的，而電腦預測的結果和實驗的結果是

有一致性的，我們發現在酵素中的Y155, D156, 和W218和麥芽寡糖海藻糖的結合是佔了重要的角色，而我們之後也用量子化學的方式去計算這些重要的胺基酸和麥芽寡糖海藻糖反應催化時的活化能，而得到的數值也跟其他同類的反應相近。Chapter III : A Theoretical Study on the Alkaline Hydrolysis of Methyl Thioacetate in Aqueous Solution我們使用Gaussian09 和 CPMD的量子化學軟體研究thiolester在真空中和水溶液中的鹼催化水解反應，研究中使用了metadynamic的方法去計算自由能

平面(free energy surface)，在真空狀態中反應呈現兩種反應路徑，而在水溶液中是呈現triple-well的反應路徑，而水溶液中反應主要不是以SN2 mechanism的方式而是以中間會產生一個tetrahedral intermediate (a stepwise mechanism)的方式去進行反應，而與實驗值相比，我們計算的結果與得到的反應機制和實驗測得的活化能是相近的。