論文の概要: Transferring Chemical and Energetic Knowledge Between Molecular Systems
with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03339v1
- Date: Fri, 6 May 2022 16:21:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-09 14:19:37.726460
- Title: Transferring Chemical and Energetic Knowledge Between Molecular Systems
with Machine Learning
- Title(参考訳): 機械学習による分子システム間の化学・エネルギー知識の伝達
- Authors: Sajjad Heydari, Stefano Raniolo, Lorenzo Livi, Vittorio Limongelli
- Abstract要約: 本稿では,単純な分子システムから得られた知識をより複雑なものに伝達するための新しい手法を提案する。
我々は、高低自由エネルギー状態の分類に焦点をあてる。
以上の結果より, トリアラニンからデカアラニン系への移行学習において, 0.92 の顕著な AUC が得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.27145343046974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Predicting structural and energetic properties of a molecular system is one
of the fundamental tasks in molecular simulations, and it has use cases in
chemistry, biology, and medicine. In the past decade, the advent of machine
learning algorithms has impacted on molecular simulations for various tasks,
including property prediction of atomistic systems. In this paper, we propose a
novel methodology for transferring knowledge obtained from simple molecular
systems to a more complex one, possessing a significantly larger number of
atoms and degrees of freedom. In particular, we focus on the classification of
high and low free-energy states. Our approach relies on utilizing (i) a novel
hypergraph representation of molecules, encoding all relevant information for
characterizing the potential energy of a conformation, and (ii) novel message
passing and pooling layers for processing and making predictions on such
hypergraph-structured data. Despite the complexity of the problem, our results
show a remarkable AUC of 0.92 for transfer learning from tri-alanine to the
deca-alanine system. Moreover, we show that the very same transfer learning
approach can be used to group, in an unsupervised way, various secondary
structures of deca-alanine in clusters having similar free-energy values. Our
study represents a proof of concept that reliable transfer learning models for
molecular systems can be designed paving the way to unexplored routes in
prediction of structural and energetic properties of biologically relevant
systems.
- Abstract(参考訳): 分子系の構造的およびエネルギー的性質の予測は、分子シミュレーションの基本的なタスクの1つであり、化学、生物学、医学において応用されている。
過去10年間、機械学習アルゴリズムの出現は、原子系の特性予測を含む様々なタスクの分子シミュレーションに影響を与えてきた。
本稿では,単純な分子系から得られた知識をより複雑なものに伝達する新しい手法を提案する。
特に、高エネルギー状態と低エネルギー状態の分類に焦点を当てる。
我々のアプローチは利用に頼っている
(i)分子の新規なハイパーグラフ表現、配座のポテンシャルエネルギーを特徴付けるためのすべての関連情報を符号化すること、及び
(II) ハイパーグラフ構造データの処理と予測を行うための新しいメッセージパッシング層とプール層。
問題の複雑さにもかかわらず,tri-alanine から deca-alanine システムへの転送学習におけるauc は 0.92 であった。
さらに, 同様の自由エネルギー値を持つクラスタにおけるデカアラニンの二次構造を, 教師なしの方法でグループ化するために, 全く同じ移動学習手法が利用できることを示す。
本研究は, 分子系の信頼性伝達学習モデルが, 生物学的システムの構造的およびエネルギー的特性を予測するための未探索経路への道を開くことができることを示すものである。
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