論文の概要: Top-down machine learning of coarse-grained protein force-fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11375v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:04:52.015149
• Title: Top-down machine learning of coarse-grained protein force-fields
• Title（参考訳）: 粗粒タンパク質力場のトップダウン機械学習
• Authors: Cales Navarro, Maciej Majewski and Gianni de Fabritiis
• Abstract要約: 我々の手法は、タンパク質を分子動力学でシミュレートし、その結果の軌道を利用してニューラルネットワーク電位を訓練することである。 注目すべきは、この方法はタンパク質のネイティブなコンフォメーションのみを必要とし、ラベル付きデータを必要としないことである。 マルコフ状態モデルを適用することで、シミュレーションされたタンパク質のネイティブな構造を粗い粒度のシミュレーションから予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Developing accurate and efficient coarse-grained representations of proteins is crucial for understanding their folding, function, and interactions over extended timescales. Our methodology involves simulating proteins with molecular dynamics and utilizing the resulting trajectories to train a neural network potential through differentiable trajectory reweighting. Remarkably, this method requires only the native conformation of proteins, eliminating the need for labeled data derived from extensive simulations or memory-intensive end-to-end differentiable simulations. Once trained, the model can be employed to run parallel molecular dynamics simulations and sample folding events for proteins both within and beyond the training distribution, showcasing its extrapolation capabilities. By applying Markov State Models, native-like conformations of the simulated proteins can be predicted from the coarse-grained simulations. Owing to its theoretical transferability and ability to use solely experimental static structures as training data, we anticipate that this approach will prove advantageous for developing new protein force fields and further advancing the study of protein dynamics, folding, and interactions.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の正確な、効率的な粗粒度の表現を作ることは、その折りたたみ、機能、相互作用を拡張タイムスケールで理解するために重要である。 我々の手法は、タンパク質を分子動力学でシミュレートし、その結果の軌跡を利用して、異なる軌道重み付けによってニューラルネットワーク電位を訓練する。 驚くべきことに、この方法はタンパク質のネイティブコンフォメーションのみを必要とし、広範囲なシミュレーションやメモリ集約的なエンドツーエンドの微分可能なシミュレーションから得られるラベル付きデータの必要性をなくす。 一度トレーニングすると、モデルを使用して、並列分子動力学シミュレーションと、トレーニング分布内およびその外挿能力を示すタンパク質のサンプル折り畳みイベントを実行することができる。 マルコフ状態モデルを適用することで、粗粒シミュレーションからシミュレーションタンパク質のネイティブ様配座を予測できる。 実験的な静的構造のみをトレーニングデータとして用いる理論的伝達性や能力から,新たなタンパク質力場の開発や,タンパク質のダイナミクス,折り畳み,相互作用の研究の進展に有利であることが期待できる。

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