論文の概要: Machine Learning Optimization of non-Kasha Behavior and of Transient Dynamics in Model Retinal Isomerization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10505v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 17:48:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 14:38:40.447422
- Title: Machine Learning Optimization of non-Kasha Behavior and of Transient Dynamics in Model Retinal Isomerization
- Title（参考訳）: モデル網膜異性化における非カシャ挙動の機械学習最適化と過渡ダイナミクス
- Authors: Davinder Singh, Chern Chuang, Paul Brumer,
- Abstract要約: 多目的ベイズ最適化は、ロドプシンの網膜の光異性化を記述する最小2状態2モード(TM)モデルのパラメータを洗練するために用いられる。
最適化された網膜モデルは、非平衡定常状態において実験的に観察された非カシャの挙動と密接に一致した波長依存蛍光スペクトルを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Designing a model of retinal isomerization in Rhodopsin, the first step in vision, that accounts for both experimental transient and stationary state observables is challenging. Here, multi-objective Bayesian optimization is employed to refine the parameters of a minimal two-state-two-mode (TM) model describing the photoisomerization of retinal in Rhodopsin. With an appropriate selection of objectives, the optimized retinal model predicts excitation wavelength-dependent fluorescence spectra that closely align with experimentally observed non-Kasha behavior in the non-equilibrium steady state. Further, adjustments to the potential energy surface within the TM model reduce the discrepancies across the time domain. Overall, agreement with experimental data is excellent.
- Abstract（参考訳）: 視覚の第一段階であるロドプシンにおける網膜異性化モデルの設計は、実験的な過渡性と定常的な状態の両方を考慮に入れることが困難である。
ここでは、ロドプシンの網膜の光異性化を記述する最小状態2モード(TM)モデルのパラメータを改良するために、多目的ベイズ最適化を用いる。
目的の適切な選択により、最適化された網膜モデルは、非平衡定常状態において実験的に観察された非カシャの挙動と密接に一致した励起波長依存蛍光スペクトルを予測する。
さらに、TMモデル内のポテンシャルエネルギー面の調整により、時間領域間の差が減少する。
全体として、実験データとの一致は優れている。
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