論文の概要: Accurate Machine Learned Quantum-Mechanical Force Fields for Biomolecular Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08306v1
• Date: Tue, 17 May 2022 13:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 14:55:08.171172
• Title: Accurate Machine Learned Quantum-Mechanical Force Fields for Biomolecular Simulations
• Title（参考訳）: 生体分子シミュレーションのための精密機械学習量子力学的力場
• Authors: Oliver T. Unke, Martin St\"ohr, Stefan Ganscha, Thomas Unterthiner, Hartmut Maennel, Sergii Kashubin, Daniel Ahlin, Michael Gastegger, Leonardo Medrano Sandonas, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert M\"uller
• Abstract要約: 分子動力学(MD)シミュレーションは、化学的および生物学的プロセスに関する原子論的な洞察を可能にする。 近年,MDシミュレーションの代替手段として機械学習力場(MLFF)が出現している。 本研究は、大規模分子シミュレーションのための正確なMLFFを構築するための一般的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.68332623405432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular dynamics (MD) simulations allow atomistic insights into chemical and biological processes. Accurate MD simulations require computationally demanding quantum-mechanical calculations, being practically limited to short timescales and few atoms. For larger systems, efficient, but much less reliable empirical force fields are used. Recently, machine learned force fields (MLFFs) emerged as an alternative means to execute MD simulations, offering similar accuracy as ab initio methods at orders-of-magnitude speedup. Until now, MLFFs mainly capture short-range interactions in small molecules or periodic materials, due to the increased complexity of constructing models and obtaining reliable reference data for large molecules, where long-ranged many-body effects become important. This work proposes a general approach to constructing accurate MLFFs for large-scale molecular simulations (GEMS) by training on "bottom-up" and "top-down" molecular fragments of varying size, from which the relevant physicochemical interactions can be learned. GEMS is applied to study the dynamics of alanine-based peptides and the 46-residue protein crambin in aqueous solution, allowing nanosecond-scale MD simulations of >25k atoms at essentially ab initio quality. Our findings suggest that structural motifs in peptides and proteins are more flexible than previously thought, indicating that simulations at ab initio accuracy might be necessary to understand dynamic biomolecular processes such as protein (mis)folding, drug-protein binding, or allosteric regulation.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(md)シミュレーションは、化学および生物学的過程に対する原子論的洞察を可能にする。 正確なmdシミュレーションには量子力学的計算が必要であり、実質的に短い時間スケールと少数の原子に制限されている。 大規模システムでは、効率的だが信頼性の低い実験力場が使用される。 近年,機械学習力場 (MLFFs) がMDシミュレーションの代替手段として登場し,ab initio法と同じような精度でマグニチュード・オブ・マグニチュード・スピードアップを行った。 これまでmlffは、モデルの構築や大きな分子の信頼できる参照データを得ることが複雑になり、長距離多体効果が重要になるため、小分子や周期材料での短距離相互作用を主に捉えていた。 本研究は,大規模分子シミュレーション(gems)のための正確なmlffを構築するための一般的なアプローチとして,関連する物理化学的相互作用を学習できる大きさの異なる「ボトムアップ」および「トップダウン」分子断片を訓練することを提案する。 GEMSは、水溶液中でのアラニン系ペプチドと46残基タンパク質のクラムビンのダイナミクスの研究に応用され、25k>25kのナノ秒スケールMDシミュレーションを本質的にアブイニチノ品質で行うことができる。 その結果, ペプチドやタンパク質の構造モチーフは従来考えられていたよりも柔軟であり, タンパク質の折り畳み, 薬物結合, アロステリック制御などの動的生体分子過程を理解するためには, 初期精度でのシミュレーションが必要である可能性が示唆された。

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