論文の概要: Contrastive Learning of Coarse-Grained Force Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10861v1
• Date: Sun, 22 May 2022 16:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:52:20.331375
• Title: Contrastive Learning of Coarse-Grained Force Fields
• Title（参考訳）: 粗粒力場のコントラスト学習
• Authors: Xinqiang Ding and Bin Zhang
• Abstract要約: 本稿では,力場を効率的に学習する新しい手法を提案する。 電位差は、分子系の複雑なエネルギー環境をよりよく学習するために、傘サンプリングによるノイズコントラスト推定法を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.610895122644814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coarse-grained models have proven helpful for simulating complex systems over long timescales to provide molecular insights into various processes. Methodologies for systematic parameterization of the underlying energy function, or force field that describes the interactions among different components of the system are of great interest for ensuring simulation accuracy. We present a new method, potential contrasting, to enable efficient learning of force fields that can accurately reproduce the conformational distribution produced with all-atom simulations. Potential contrasting generalizes the noise contrastive estimation method with umbrella sampling to better learn the complex energy landscape of molecular systems. When applied to the Trp-cage protein, we found that the technique produces force fields that thoroughly capture the thermodynamics of the folding process despite the use of only $\alpha$-Carbons in the coarse-grained model. We further showed that potential contrasting could be applied over large datasets that combine the conformational ensembles of many proteins to ensure the transferability of coarse-grained force fields. We anticipate potential contrasting to be a powerful tool for building general-purpose coarse-grained force fields.
• Abstract（参考訳）: 粗粒度モデルは、様々なプロセスに関する分子的な洞察を提供するために、長い時間スケールで複雑なシステムをシミュレートするのに役立つことが証明されている。 基礎となるエネルギー関数の体系的パラメータ化の手法、あるいはシステムの異なるコンポーネント間の相互作用を記述する力場は、シミュレーション精度を確保するために非常に興味深い。 そこで本研究では,全原子シミュレーションで生成したコンフォメーション分布を正確に再現できる力場を効率的に学習する手法を提案する。 ポテンシャルコントラストは、分子系の複雑なエネルギー環境をよりよく学習するために、ノイズコントラスト推定法と傘サンプリング法を一般化する。 trp-cageタンパク質に応用すると, 粗粒モデルにおいて$\alpha$-carbonsのみを使用しても, 折り畳み過程の熱力学を徹底的に捉える力場が生成することがわかった。 さらに,多くのタンパク質のコンフォメーションアンサンブルを組み合わせて粗粒の力場の移動性を確保する大規模データセットに対して,潜在的なコントラストが適用可能であることを示した。 我々は, 汎用粗粒力場構築のための強力なツールとして, 潜在的コントラストを期待する。

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