量子化学（Quantum Chemistry）是应用量子力学(Quantum Mechanics，QM)的基本原理和方法研究化学问题的一门基础科学，用以研究分子体系的微观结构、性能等。由于受到QM计算复杂度和计算资源的限制，很多大分子体系计算时会遇到计算时间过长甚至不能计算的问题。为了解决这一难题，研究者们探索了很多解决方案，基于分子片段的线性标度方法就是其中之一，这也是自动分片程序的方法来源。　　基于分子片段的线性标度方法，如MFCC、FMO，将一个复杂的分子体系划分成一组小的片段，通过整合这些小片段的结果来近似得到整个分子体系的计算结果。　　大量的实验和数据表明，该类方法是有效可行的。其通常包括三个步骤:分子分片、量子化学计算、线性标度。该类方法的关键是合理的分子分片，而研究工作者往往更关注计算部分，对于第一步通常采取手动分片的方式，既耗时又易出错。尽管有一些软件或计算平台实现了分片功能，但灵活性较差，并不能满足不同用户的分片需求。　　因此，本文致力于实现一种通用的生物大分子自动分片技术，用以解决研究者们对分子自动化分片的迫切需求。自动分片技术的实现可分为三个步骤:(1)解析原分子文件，获得分子结构数据;(2)根据相关算法自动分片;(3)产生可用于量化计算的目标文件。自动分片技术不仅提高了分片效率和准确性，满足了用户不同的分片需求，还可使用大规模的并行计算机完成量化计算（片段的计算可并行进行），提高计算效率和突破所计算分子体系规模的限制。这将有助于相关研究者们通过量化计算来研究更大、更复杂的分子体系。