金属蛋白作为非常重要的一类生物大分子体系,在诸多生命过程中扮演着关键的角色。从理论上深入理解金属离子和蛋白之间的相互作用,对解释相关机理有重要意义。经典分子力场具有简单高效的特点,在生物分子体系的相关研究上应用广泛,但是在处理金属离子相关问题时,存在着准确性严重不足的问题。而量子化学（Quantum chemistry,QM）计算虽然准确度高,但计算量巨大,难以应用到金属蛋白等生物大分子体系的动力学模拟等问题上。因此,研究者们努力开发各种改进的金属蛋白理论模拟方法以增加金属蛋白相关问题的研究手段。本文的工作主要致力于发展高效率的针对金属蛋白的从头算分子动力学（Ab initio molecular dynamic,AIMD）模拟方法。首先发展了针对金属蛋白的分子碎片共轭帽方法（Metal molecular fractionation with conjugate caps,Metal-MFCC）,该方法通过将金属蛋白整体的能量表达为若干个包含相邻残基的分子碎片的能量,阈值范围内非相邻残基之间的两体相互作用能以及金属结合区域能量的线性组合,实现了对金属蛋白整体QM能量以及力的精确计算。该方法从效率上与体系规模成线性关系。由于各分子碎片独立进行QM计算,不仅可以提高分子碎片的量化计算水平,而且并行效率极高。方法可以应用于对金属蛋白的从头算分子动力学模拟和结构优化。为进一步提高计算效率,发展了力平衡的分子碎片共轭帽（Force balanced generalized molecular fractionation with conjugate caps,FB-GMFCC）方法,该方法通过缩小分子碎片的大小,引入极化力场—AMOEBA力场描述长程相互作用,在计算准确度和效率之间实现了较好的平衡。该方法应用于在110 ps水溶液中蛋白的局域结构的AIMD模拟,结果表明AIMD模拟相较于经典力场在描述蛋白内部相互作用上更加准确。为了打破QM计算开销对金属离子相关体系动力学模拟效率的限制,发展了一种从头算的神经网络势函数方法（NN/MM-RESP）实现了Zn2+在水溶液中的AIMD模拟。在动力学过程中,Zn2+周围的溶液结构与实验结果高度吻合。为了解决神经网络势函数预测可靠性判断和数据集构造等问题,发展了增强自组织增量的高维神经网络模型（Enhanced self-organized incremental high dimensional neural network,E-SOI-HDNN）并开发了ESOI-CHEM开源软件,实现了神经网络势函数模型的自动化训练以及各类基于神经网络势函数模型的AIMD模拟。最后结合E-SOI-HDNN模型,发展了针对含Zn2+金属蛋白AIMD的神经网络势函数模拟方法（NN/MM-RESP-Metal）。在含锌金属蛋白的四种常见配位模式中,均实现了纳秒尺度的AIMD模拟。在模拟过程中,金属离子和配位原子之间的键长键角的分布与PDB Bank统计值吻合,表明了方法的准确性。该方法具备很好的通用性和迁移性,很容易扩展到其他类型的包含Cu2+,Fe3+等金属离子的生物大分子系统中。