論文の概要: React-OT: Optimal Transport for Generating Transition State in Chemical Reactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13430v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 22:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 17:35:37.280283
• Title: React-OT: Optimal Transport for Generating Transition State in Chemical Reactions
• Title（参考訳）: React-OT:化学反応における遷移状態生成のための最適輸送
• Authors: Chenru Duan, Guan-Horng Liu, Yuanqi Du, Tianrong Chen, Qiyuan Zhao, Haojun Jia, Carla P. Gomes, Evangelos A. Theodorou, Heather J. Kulik,
• Abstract要約: 反応物や生成物から一意な遷移状態構造を生成するための最適な輸送手法であるReact-OTを開発した。 Re React-OTは、0.053AAの中央構造根平均平方偏差(RMSD)と1.06 kcal/molの中央障壁誤差を持つ高度精度の高いTS構造を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.99250641377074
• License:
• Abstract: Transition states (TSs) are transient structures that are key in understanding reaction mechanisms and designing catalysts but challenging to be captured in experiments. Alternatively, many optimization algorithms have been developed to search for TSs computationally. Yet the cost of these algorithms driven by quantum chemistry methods (usually density functional theory) is still high, posing challenges for their applications in building large reaction networks for reaction exploration. Here we developed React-OT, an optimal transport approach for generating unique TS structures from reactants and products. React-OT generates highly accurate TS structures with a median structural root mean square deviation (RMSD) of 0.053{\AA} and median barrier height error of 1.06 kcal/mol requiring only 0.4 second per reaction. The RMSD and barrier height error is further improved by roughly 25\% through pretraining React-OT on a large reaction dataset obtained with a lower level of theory, GFN2-xTB. We envision that the remarkable accuracy and rapid inference of React-OT will be highly useful when integrated with the current high-throughput TS search workflow. This integration will facilitate the exploration of chemical reactions with unknown mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 遷移状態 (TSs) は反応機構や設計触媒を理解する上で重要な過渡構造であるが、実験で捉えることは困難である。 あるいは、TSを計算的に検索するために多くの最適化アルゴリズムが開発されている。 しかし、量子化学法(通常は密度汎関数理論)によって駆動されるこれらのアルゴリズムのコストは依然として高く、反応探索のための大規模な反応ネットワークの構築においてその応用に課題を提起している。 ここでは反応物や生成物から独自のTS構造を生成するための最適な輸送手法であるReact-OTを開発した。 React-OT は 0.053{\AA} の中央構造根平均平方偏差 (RMSD) と1.06 kcal/mol の障壁高さ誤差を持つ高度に正確なTS 構造を生成する。 理論レベルが低いGFN2-xTBの反応データセット上で、React-OTを前訓練することにより、RMSDとバリア高さ誤差を約25%改善する。 我々は、現在の高スループットTS検索ワークフローと統合した場合、React-OTの顕著な精度と迅速な推論が、非常に有用であることを期待している。 この統合は未知の機構を持つ化学反応の探索を促進する。

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