論文の概要: Quantum Molecular Unfolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13607v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 19:28:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 16:55:03.555264
• Title: Quantum Molecular Unfolding
• Title（参考訳）: 量子分子展開
• Authors: Kevin Mato, Riccardo Mengoni, Daniele Ottaviani, Gianluca Palermo
• Abstract要約: 分子ドッキング法の1つの特定の段階、すなわち分子展開(MU)に焦点を当てる。 MU問題の目的は、分子領域を最大化する構成、または分子内部の原子間の内部距離を最大化する構成を見つけることである。 HUBO(High-order Unconstrained Binary Optimization)として定式化して、MUに対する量子アニール法を提案する。 量子異方体を用いて得られた結果と性能を古典的解法の状態と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5677685109155078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular Docking (MD) is an important step of the drug discovery process which aims at calculating the preferred position and shape of one molecule to a second when they are bound to each other. During such analysis, 3D representations of molecules are manipulated according to their degree of freedoms: rigid roto-translation and fragment rotations along the rotatable bonds. In our work, we focused on one specific phase of the molecular docking procedure i.e. Molecular Unfolding (MU), which is used to remove the initial bias of a molecule by expanding it to an unfolded shape. The objective of the MU problem is to find the configuration that maximizes the molecular area, or equivalently, that maximizes the internal distances between atoms inside the molecule. We propose a quantum annealing approach to MU by formulating it as a High-order Unconstrained Binary Optimization (HUBO) which was possible to solve on the latest D-Wave annealing hardware (2000Q and Advantage). Results and performances obtained with quantum annealers are compared with state of art classical solvers.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキング(MD)は、薬物発見プロセスの重要なステップであり、互いに結合しているときに1分子の好ましい位置と形状を1秒間計算することを目的としている。 このような分析の間、分子の3次元表現は、その自由度に応じて操作される: 剛性ロート変換と、回転可能な結合に沿った断片回転である。 本研究は分子ドッキング法,すなわち分子アンフォールディング(MU)の1つの特定の位相に着目し,分子の初期偏りを解き、それを開き方へ拡大することで除去する。 MU問題の目的は、分子領域を最大化する構成、または分子内部の原子間の内部距離を最大化する構成を見つけることである。 最新のD-Waveアニールハードウェア(2000QとAdvantage)で解くことができる高次非拘束バイナリ最適化(HUBO)として定式化することで、MUに対する量子アニール手法を提案する。 量子アニールを用いて得られた結果と性能を古典的解法の状態と比較した。

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