論文の概要: Spectral Map for Slow Collective Variables, Markovian Dynamics, and Transition State Ensembles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06428v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 11:20:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 17:58:36.591921
- Title: Spectral Map for Slow Collective Variables, Markovian Dynamics, and Transition State Ensembles
- Title（参考訳）: Slow Collective Variables, Markovian Dynamics, and transition state Ensembles のスペクトルマップ
- Authors: Jakub Rydzewski,
- Abstract要約: 本稿では,タンパク質の高次元可逆的折り畳み過程を例に,我々のフレームワークにいくつかの進歩を紹介した。
スペクトルマップで学習した遅いCVは,過度な拡散に対してマルコフ限界に近づいた。
座標依存拡散係数が構築された自由エネルギー景観にわずかにしか影響しないことを示す。
- 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: Understanding the behavior of complex molecular systems is a fundamental problem in physical chemistry. To describe the long-time dynamics of such systems, which is responsible for their most informative characteristics, we can identify a few slow collective variables (CVs) while treating the remaining fast variables as thermal noise. This enables us to simplify the dynamics and treat it as diffusion in a free-energy landscape spanned by slow CVs, effectively rendering the dynamics Markovian. Our recent statistical learning technique, spectral map [Rydzewski, J. Phys. Chem. Lett. 2023, 14, 22, 5216-5220], explores this strategy to learn slow CVs by maximizing a spectral gap of a transition matrix. In this work, we introduce several advancements into our framework, using a high-dimensional reversible folding process of a protein as an example. We implement an algorithm for coarse-graining Markov transition matrices to partition the reduced space of slow CVs kinetically and use it to define a transition state ensemble. We show that slow CVs learned by spectral map closely approach the Markovian limit for an overdamped diffusion. We demonstrate that coordinate-dependent diffusion coefficients only slightly affect the constructed free-energy landscapes. Finally, we present how spectral map can be used to quantify the importance of features and compare slow CVs with structural descriptors commonly used in protein folding. Overall, we demonstrate that a single slow CV learned by spectral map can be used as a physical reaction coordinate to capture essential characteristics of protein folding.
- Abstract（参考訳）: 複雑な分子系の振る舞いを理解することは物理化学の基本的な問題である。
それらの特性に最も寄与するシステムの長期的ダイナミクスを説明するために, 残った高速変数を熱雑音として扱いながら, 少数の遅い集団変数(CV)を同定できる。
これにより、ダイナミックスを単純化し、遅いCVに分散された自由エネルギーの環境下での拡散として扱えるようになり、マルコビアン力学を効果的に表すことができる。
我々の最近の統計学習手法であるスペクトルマップ [Rydzewski, J. Phys. Chem. Lett. 2023, 14, 22, 5216-5220] は、遷移行列のスペクトルギャップを最大化することで遅いCVを学習するこの戦略を探求している。
本稿では,タンパク質の高次元可逆的折り畳み過程を例に,本フレームワークのいくつかの進歩を紹介する。
本稿では,マルコフ遷移行列の粗粒化アルゴリズムを実装し,遅いCVの縮小した空間を動的に分割し,遷移状態のアンサンブルを定義する。
スペクトルマップで学習した遅いCVは,過度な拡散に対してマルコフ限界に近づいた。
座標依存拡散係数が構築された自由エネルギー景観にわずかにしか影響しないことを示す。
最後に, スペクトルマップを用いて特徴量の重要性を定量化し, 遅いCVとタンパク質の折り畳みによく用いられる構造記述子を比較した。
全体として、スペクトルマップによって学習された1つの遅いCVが、タンパク質の折り畳みの本質的な特性を捉える物理反応座標として使用できることを示した。
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