論文の概要: Temporal Subspace Clustering for Molecular Dynamics Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00056v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 17:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:27:00.049459
• Title: Temporal Subspace Clustering for Molecular Dynamics Data
• Title（参考訳）: 分子動力学データの時空間クラスタリング
• Authors: Anna Beer, Martin Heinrigs, Claudia Plant, Ira Assent,
• Abstract要約: 分子動力学データのためのサブスペースクラスタリングであるMOSCITOを紹介する。 MOSCITOは,新しい1ステップ法で最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.618818416522899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MOSCITO (MOlecular Dynamics Subspace Clustering with Temporal Observance), a subspace clustering for molecular dynamics data. MOSCITO groups those timesteps of a molecular dynamics trajectory together into clusters in which the molecule has similar conformations. In contrast to state-of-the-art methods, MOSCITO takes advantage of sequential relationships found in time series data. Unlike existing work, MOSCITO does not need a two-step procedure with tedious post-processing, but directly models essential properties of the data. Interpreting clusters as Markov states allows us to evaluate the clustering performance based on the resulting Markov state models. In experiments on 60 trajectories and 4 different proteins, we show that the performance of MOSCITO achieves state-of-the-art performance in a novel single-step method. Moreover, by modeling temporal aspects, MOSCITO obtains better segmentation of trajectories, especially for small numbers of clusters.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学データのためのサブスペースクラスタリングであるMOSCITO(MOlecular Dynamics Subspace Clustering with Temporal Observance)を紹介する。 MOSCITOは分子動力学軌道の時間ステップを、分子が類似した配座を持つクラスターにまとめる。 最先端の手法とは対照的に、MOSCITOは時系列データに見られるシーケンシャルな関係を利用する。 既存の作業とは異なり、MOSCITOは面倒な後処理を伴う2段階の手順を必要としないが、データの本質的な特性を直接モデル化する。 Markov状態としてクラスタを解釈することで、結果のMarkov状態モデルに基づいてクラスタリングのパフォーマンスを評価することができます。 60のトラジェクトリーと4つの異なるタンパク質の実験において、MOSCITOの性能は、新しい単一ステップ法で最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 さらに、時間的側面をモデル化することにより、MOSCITOは、特に少数のクラスターに対して、軌道のより優れたセグメンテーションを得る。

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