論文の概要: Molecular unfolding formulation with enhanced quantum annealing approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00507v1
- Date: Fri, 1 Mar 2024 13:09:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 17:13:46.713376
- Title: Molecular unfolding formulation with enhanced quantum annealing approach
- Title（参考訳）: 量子アニールによる分子展開の定式化
- Authors: Arit Kumar Bishwas, Arish Pitchai, Anuraj Som
- Abstract要約: 分子展開問題は分子内の原子間距離を増加させるねじれ構造を見つけることを目的としている。
量子アニール法はまずこの問題を高階非制約二項最適化(HUBO)方程式にエンコードする。
結果のHUBOは、二次非制約二項最適化方程式(QUBO)に変換される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Molecular docking is a crucial phase in drug discovery, involving the precise
determination of the optimal spatial arrangement between two molecules when
they bind. The such analysis, the 3D structure of molecules is a fundamental
consideration, involving the manipulation of molecular representations based on
their degrees of freedom, including rigid roto-translation and fragment
rotations along rotatable bonds, to determine the preferred spatial arrangement
when molecules bind to each other. In this paper, quantum annealing based
solution to solve Molecular unfolding (MU) problem, a specific phase within
molecular docking, is explored and compared with a state-of-the-art classical
algorithm named "GeoDock". Molecular unfolding focuses on expanding a molecule
to an unfolded state to simplify manipulation within the target cavity and
optimize its configuration, typically by maximizing molecular area or internal
atom distances. Molecular unfolding problem aims to find the torsional
configuration that increases the inter-atomic distance within a molecule, which
also increases the molecular area. Quantum annealing approach first encodes the
problem into a Higher-order Unconstrained Binary Optimization (HUBO) equation
which is pruned to an arbitrary percentage to improve the time efficiency and
to be able to solve the equation using any quantum annealer. The resultant HUBO
is then converted to a Quadratic Unconstrained Binary Optimization equation
(QUBO), which is easily embedded on a D-wave annealing Quantum processor.
- Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは薬物発見の重要な段階であり、2つの分子が結合するときの最適な空間配置を正確に決定する。
このような分子の3次元構造は、分子が互いに結合するときに好ましい空間配置を決定するために、強固なロトトランスレーションや断片的回転を含む、分子の自由度に基づく分子表現の操作を含む基本的な考察である。
本稿では,分子ドッキングにおける特定の位相である分子展開問題(MU)を解決するための量子アニール法を,最新の古典的アルゴリズムであるGeoDockと比較した。
分子展開は、分子を展開状態に拡張することに焦点を当て、ターゲット空洞内の操作を単純化し、その構成を最適化する。
分子展開問題(英: molecular unfolding problem)は、分子内の原子間距離を増加させるねじれ構造を見つけることを目的としている。
量子アニーリング(quantum annealing, 量子アニーリング)のアプローチは、まず問題を任意のパーセンテージにプルーピングされ、時間効率が向上し、任意の量子アニーラを用いて解くことができる高次非拘束二進最適化(hubo, higher-order unconstrained binary optimization)方程式に符号化する。
結果のHUBOは、D波アニーリング量子プロセッサに簡単に埋め込まれる擬似非拘束バイナリ最適化方程式(QUBO)に変換される。
関連論文リスト
- Time resolved quantum tomography in molecular spectroscopy by the Maximal Entropy Approach [1.7563879056963012]
光化学反応における分子電子状態間の量子コヒーレンスの役割は何か?
最大エントロピー (MaxEnt) に基づく量子状態トモグラフィ (Quantum State Tomography, QST) アプローチは、分子動力学の研究においてユニークな利点をもたらす。
本稿では,分子の向きに依存した振動ダイナミクスを正確に把握する分子角分布モーメント(MADM)を利用する2つの方法を提案する。
電子サブシステムの絡み合いエントロピーを初めて構築することで、画期的なマイルストーンを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T16:43:01Z) - Functional-Group-Based Diffusion for Pocket-Specific Molecule Generation and Elaboration [63.23362798102195]
ポケット特異的分子生成とエラボレーションのための機能群に基づく拡散モデルD3FGを提案する。
D3FGは分子を、剛体として定義される官能基と質量点としてのリンカーの2つのカテゴリに分解する。
実験では, より現実的な3次元構造, タンパク質標的に対する競合親和性, 薬物特性の良好な分子を生成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T06:41:20Z) - MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7021929437504]
本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。
拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-28T04:25:57Z) - A hybrid quantum-classical algorithm for multichannel quantum scattering
of atoms and molecules [62.997667081978825]
原子と分子の衝突に対するシュリンガー方程式を解くためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムはコーン変分原理の$S$-matrixバージョンに基づいており、基本散乱$S$-matrixを計算する。
大規模多原子分子の衝突をシミュレートするために,アルゴリズムをどのようにスケールアップするかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:10:47Z) - Dipolar spin-exchange and entanglement between molecules in an optical
tweezer array [0.0]
超低温の極性分子は量子コンピューティングの候補量子ビットである。
分子光学的ツイーザーアレイを用いて、単一の分子を移動させ、キュービット操作のために個別に扱うことができる。
我々は、全ての量子情報アプリケーションにとって重要なリソースである絡み合いを決定的に生成する2量子ゲートを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-17T18:53:42Z) - Discrimination of Chiral Molecules through Holonomic Quantum Coherent
Control [6.746674500183388]
捕捉イオンキュディットを用いた量子シミュレータにおいて、キラル分子を識別する新しい光学的手法を提案し、検証した。
本手法は, キラル分子の高効率, 非断熱的, 堅牢な検出と分離を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T05:33:57Z) - Enantiodiscrimination of chiral molecules via quantum correlation
function [9.31688452423719]
本稿では,量子相関関数に基づくキラル分子のエナンチオ識別を実現する手法を提案する。
解析的および数値的な結果は、量子相関関数を検出することにより、左右のキラル分子を識別できることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-06T05:29:12Z) - Quantum Molecular Unfolding [0.5677685109155078]
分子ドッキング法の1つの特定の段階、すなわち分子展開(MU)に焦点を当てる。
MU問題の目的は、分子領域を最大化する構成、または分子内部の原子間の内部距離を最大化する構成を見つけることである。
HUBO(High-order Unconstrained Binary Optimization)として定式化して、MUに対する量子アニール法を提案する。
量子異方体を用いて得られた結果と性能を古典的解法の状態と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T19:28:28Z) - Computing molecular excited states on a D-Wave quantum annealer [52.5289706853773]
分子系の励起電子状態の計算にD波量子アニールを用いることを実証する。
これらのシミュレーションは、太陽光発電、半導体技術、ナノサイエンスなど、いくつかの分野で重要な役割を果たしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T01:02:17Z) - Counteracting dephasing in Molecular Nanomagnets by optimized qudit
encodings [60.1389381016626]
分子ナノマグネットは、Quditベースの量子誤り訂正符号の実装を可能にする。
分子キューディットに符号化された量子情報を破損させるエラーの微視的理解が不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T19:21:42Z) - MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization [51.00815310242277]
生成モデルと強化学習アプローチは、最初の成功をおさめたが、複数の薬物特性を同時に最適化する上で、依然として困難に直面している。
本稿では,MultI-Constraint MOlecule SAmpling (MIMOSA)アプローチ,初期推定として入力分子を用いるサンプリングフレームワーク,ターゲット分布からのサンプル分子を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:18:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。