論文の概要: Clustering Molecular Energy Landscapes by Adaptive Network Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10972v1
- Date: Fri, 19 Jan 2024 17:12:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 18:43:11.112629
- Title: Clustering Molecular Energy Landscapes by Adaptive Network Embedding
- Title（参考訳）: 適応型ネットワーク埋め込みによる分子エネルギー景観のクラスタリング
- Authors: Paula Mercurio and Di Liu
- Abstract要約: 分子構造のポテンシャルエネルギー景観をクラスタリングするためのデータ駆動型アプローチを提案する。
また、エネルギー景観の階層的なサンプリングのためのエントロピー感度適応スキームも組み込んだ。
Lennard-JonesクラスタとヒトDNA配列を通して、このフレームワークを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.676713226382288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to efficiently explore the chemical space of all possible small
molecules, a common approach is to compress the dimension of the system to
facilitate downstream machine learning tasks. Towards this end, we present a
data driven approach for clustering potential energy landscapes of molecular
structures by applying recently developed Network Embedding techniques, to
obtain latent variables defined through the embedding function. To scale up the
method, we also incorporate an entropy sensitive adaptive scheme for
hierarchical sampling of the energy landscape, based on Metadynamics and
Transition Path Theory. By taking into account the kinetic information implied
by a system's energy landscape, we are able to interpret dynamical node-node
relationships in reduced dimensions. We demonstrate the framework through
Lennard-Jones (LJ) clusters and a human DNA sequence.
- Abstract（参考訳）: 可能な全ての小さな分子の化学空間を効率的に探索するために、システム次元を圧縮して下流の機械学習タスクを容易にする一般的なアプローチがある。
そこで本研究では,最近開発されたNetwork Embedding技術を用いて,分子構造のポテンシャルエネルギー景観をクラスタリングするためのデータ駆動型手法を提案する。
本手法をスケールアップするために,メタダイナミクスと遷移経路理論に基づくエネルギー景観の階層的サンプリングのためのエントロピーに敏感な適応スキームを組み込んだ。
システムのエネルギーランドスケープが示唆する動力学的情報を考慮することで,次元を縮小した動的ノードノード関係を解釈することができる。
Lennard-Jones (LJ) クラスタとヒトDNA配列を用いてその枠組みを実証する。
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