論文の概要: Predicting solvation free energies with an implicit solvent machine learning potential

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00183v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 13:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:36:10.859253
• Title: Predicting solvation free energies with an implicit solvent machine learning potential
• Title（参考訳）: 暗黙の溶媒機械学習電位による解離自由エネルギーの予測
• Authors: Sebastien Röcken, Anton F. Burnet, Julija Zavadlav,
• Abstract要約: 本稿では,小さな有機分子に対する暗黙の溶媒MLポテンシャルをパラメータ化するために,Solvation Free Energy Path Reweighting (ReSolv) フレームワークを導入する。 トップダウン(実験的な水和自由エネルギーデータ)とボトムアップ(真空中の分子の初期データ)の学習の組み合わせにより、ReSolvは明示的なバルク溶媒中の分子の難解なアブ初期データの必要性を回避した。 明示的な溶媒MLポテンシャルと比較して、ReSolvは4桁の計算スピードアップを提供し、実験と密接に一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Machine learning (ML) potentials are a powerful tool in molecular modeling, enabling ab initio accuracy for comparably small computational costs. Nevertheless, all-atom simulations employing best-performing graph neural network architectures are still too expensive for applications requiring extensive sampling, such as free energy computations. Implicit solvent models could provide the necessary speed-up due to reduced degrees of freedom and faster dynamics. Here, we introduce a Solvation Free Energy Path Reweighting (ReSolv) framework to parametrize an implicit solvent ML potential for small organic molecules that accurately predicts the hydration free energy, an essential parameter in drug design and pollutant modeling. With a combination of top-down (experimental hydration free energy data) and bottom-up (ab initio data of molecules in a vacuum) learning, ReSolv bypasses the need for intractable ab initio data of molecules in explicit bulk solvent and does not have to resort to less accurate data-generating models. On the FreeSolv dataset, ReSolv achieves a mean absolute error close to average experimental uncertainty, significantly outperforming standard explicit solvent force fields. Compared to the explicit solvent ML potential, ReSolv offers a computational speedup of four orders of magnitude and attains closer agreement with experiments. The presented framework paves the way toward deep molecular models that are more accurate yet computationally cheaper than classical atomistic models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)ポテンシャルは、分子モデリングにおいて強力なツールであり、計算コストの最小化のために、ab初期精度を実現する。 それでも、最高のパフォーマンスのグラフニューラルネットワークアーキテクチャを用いた全原子シミュレーションは、自由エネルギー計算のような広範なサンプリングを必要とするアプリケーションにとって、依然として高価である。 入射溶媒モデルでは、自由度が低下し、速度が速くなるため、必要なスピードアップを提供できる。 本稿では, 薬物設計および汚染物質モデルにおいて重要なパラメータである, 水和自由エネルギーを正確に予測する小さな有機分子に対して, 暗黙の溶媒MLポテンシャルをパラメトリズするソルベーションフリーエネルギー経路再加重法(ReSolv)フレームワークを提案する。 トップダウン(実験的な水和自由エネルギーデータ)とボトムアップ(真空中の分子の初期データ)の学習の組み合わせにより、ReSolvは明示的なバルク溶媒中の分子の難解なアブ初期データの必要性を回避し、より精度の低いデータ生成モデルに頼る必要がない。 FreeSolvデータセットでは、ReSolvは平均的な実験の不確実性に近い平均的な絶対誤差を達成する。 明示的な溶媒MLポテンシャルと比較して、ReSolvは4桁の計算スピードアップを提供し、実験と密接に一致している。 提示されたフレームワークは、古典的な原子論モデルよりも正確だが計算的に安価であるディープ分子モデルへの道を開いた。

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