論文の概要: Grappa -- A Machine Learned Molecular Mechanics Force Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00050v2
• Date: Thu, 1 Aug 2024 16:14:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 14:14:35.350098
• Title: Grappa -- A Machine Learned Molecular Mechanics Force Field
• Title（参考訳）: Grappa - 学習した分子力学力場
• Authors: Leif Seute, Eric Hartmann, Jan Stühmer, Frauke Gräter,
• Abstract要約: Grappaは、分子グラフから分子パラメータを予測する機械学習フレームワークである。 最先端の分子力学の精度で、小さな分子、ペプチド、RNA、ラジカルのエネルギーと力を予測する。 我々の力場は、化学精度に近い生体分子シミュレーションの段階を定式化されたタンパク質力場と同じ計算コストで設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3499500088995464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating large molecular systems over long timescales requires force fields that are both accurate and efficient. In recent years, E(3) equivariant neural networks have lifted the tension between computational efficiency and accuracy of force fields, but they are still several orders of magnitude more expensive than established molecular mechanics (MM) force fields. Here, we propose Grappa, a machine learning framework to predict MM parameters from the molecular graph, employing a graph attentional neural network and a transformer with symmetry-preserving positional encoding. The resulting Grappa force field outperformstabulated and machine-learned MM force fields in terms of accuracy at the same computational efficiency and can be used in existing Molecular Dynamics (MD) engines like GROMACS and OpenMM. It predicts energies and forces of small molecules, peptides, RNA and - showcasing its extensibility to uncharted regions of chemical space - radicals at state-of-the-art MM accuracy. We demonstrate Grappa's transferability to macromolecules in MD simulations from a small fast folding protein up to a whole virus particle. Our force field sets the stage for biomolecular simulations closer to chemical accuracy, but with the same computational cost as established protein force fields.
• Abstract（参考訳）: 長い時間スケールで大きな分子系をシミュレーションするには、正確かつ効率的な力場が必要である。 近年、E(3)同変ニューラルネットワークは、計算効率と力場の精度の間の緊張を和らげているが、それらは確立された分子力学(MM)力場よりも数桁高い。 本稿では,分子グラフからMMパラメータを予測する機械学習フレームワークGrappaを提案する。 結果として得られるGrappa力場は、同じ計算効率で精度で計算され、GROMACSやOpenMMのような既存の分子動力学(MD)エンジンで使用することができる。 それは、小さな分子、ペプチド、RNAのエネルギーと力を予測し、その拡張性を化学空間の非チャージ領域(最先端のMM精度でラジカル)に示す。 マクロ分子へのGrappaの移動性は, ウイルス粒子全体への小さな高速折りたたみタンパク質からのMDシミュレーションで実証した。 我々の力場は、化学精度に近い生体分子シミュレーションの段階を定式化されたタンパク質力場と同じ計算コストで設定する。

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