論文の概要: End-to-End Differentiable Molecular Mechanics Force Field Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01196v3
- Date: Mon, 18 Apr 2022 16:56:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 02:08:27.325040
- Title: End-to-End Differentiable Molecular Mechanics Force Field Construction
- Title（参考訳）: 端から端まで微分可能な分子力学力場の構築
- Authors: Yuanqing Wang, Josh Fass, Benjamin Kaminow, John E. Herr, Dominic
Rufa, Ivy Zhang, Iv\'an Pulido, Mike Henry, John D. Chodera
- Abstract要約: 化学環境を知覚するためにグラフニューラルネットワークを用いる別のアプローチを提案する。
プロセス全体がモジュール化されており、モデルパラメータに関してエンドツーエンドの差別化が可能である。
本手法は, 従来の原子型を再現するだけでなく, 既存の分子力学力場を正確に再現し, 拡張することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5269923665485903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Molecular mechanics (MM) potentials have long been a workhorse of
computational chemistry. Leveraging accuracy and speed, these functional forms
find use in a wide variety of applications in biomolecular modeling and drug
discovery, from rapid virtual screening to detailed free energy calculations.
Traditionally, MM potentials have relied on human-curated, inflexible, and
poorly extensible discrete chemical perception rules or applying parameters to
small molecules or biopolymers, making it difficult to optimize both types and
parameters to fit quantum chemical or physical property data. Here, we propose
an alternative approach that uses graph neural networks to perceive chemical
environments, producing continuous atom embeddings from which valence and
nonbonded parameters can be predicted using invariance-preserving layers. Since
all stages are built from smooth neural functions, the entire process is
modular and end-to-end differentiable with respect to model parameters,
allowing new force fields to be easily constructed, extended, and applied to
arbitrary molecules. We show that this approach is not only sufficiently
expressive to reproduce legacy atom types, but that it can learn to accurately
reproduce and extend existing molecular mechanics force fields. Trained with
arbitrary loss functions, it can construct entirely new force fields
self-consistently applicable to both biopolymers and small molecules directly
from quantum chemical calculations, with superior fidelity than traditional
atom or parameter typing schemes. When trained on the same quantum chemical
small molecule dataset used to parameterize the openff-1.2.0 small molecule
force field augmented with a peptide dataset, the resulting espaloma model
shows superior accuracy vis-\`a-vis experiments in computing relative
alchemical free energy calculations for a popular benchmark set.
- Abstract（参考訳）: 分子力学(mm)ポテンシャルは、長い間計算化学のワークホースであった。
精度と速度を活用することで、これらの機能形式は、迅速な仮想スクリーニングから詳細な自由エネルギー計算まで、生体分子モデリングや薬物発見の幅広い応用に利用される。
伝統的にmmポテンシャルは、人為的、柔軟性に欠ける、拡張性に乏しい化学知覚規則や、小さな分子や生体高分子にパラメータを適用することに依存しているため、量子化学または物理特性データに適合するタイプとパラメータの両方を最適化することは困難である。
本稿では,グラフニューラルネットワークを用いて化学環境を知覚し,非分散保存層を用いて原子価と非結合パラメータを予測できる連続原子埋め込みを生成する手法を提案する。
全ての段階はスムーズな神経関数から構築されるため、プロセス全体がモジュラーであり、モデルパラメータに関してエンドツーエンドで微分可能であり、新しい力場を簡単に構築し、拡張し、任意の分子に適用することができる。
このアプローチは, 従来の原子型を再現するのに十分な表現力を持つだけでなく, 既存の分子力学力場を正確に再現し, 拡張することができることを示す。
任意の損失関数で訓練され、量子化学計算から直接生体高分子と小分子に自己整合的に適用可能な全く新しい力場を構築することができ、従来の原子やパラメータタイピング方式よりも忠実である。
ペプチドデータセットを付加したopenff-1.2.0小分子力場をパラメータ化するために使用される同じ量子化学小分子データセットで訓練された場合、人気のあるベンチマークセットに対する相対的藻類自由エネルギー計算を計算する際に、得られたエスパーロマモデルが優れた精度を示す。
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