論文の概要: Generative Modeling of Molecular Dynamics Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17808v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 13:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 19:42:02.033728
• Title: Generative Modeling of Molecular Dynamics Trajectories
• Title（参考訳）: 分子動力学軌道の生成モデリング
• Authors: Bowen Jing, Hannes Stärk, Tommi Jaakkola, Bonnie Berger,
• Abstract要約: データからMDの柔軟なマルチタスクサロゲートモデルを学ぶためのパラダイムとして,分子軌道の生成モデルを提案する。 このような生成モデルは,前方シミュレーションや遷移経路サンプリング,軌道上アップサンプリングといった多様なタスクに適応可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.255021091552441
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular dynamics (MD) is a powerful technique for studying microscopic phenomena, but its computational cost has driven significant interest in the development of deep learning-based surrogate models. We introduce generative modeling of molecular trajectories as a paradigm for learning flexible multi-task surrogate models of MD from data. By conditioning on appropriately chosen frames of the trajectory, we show such generative models can be adapted to diverse tasks such as forward simulation, transition path sampling, and trajectory upsampling. By alternatively conditioning on part of the molecular system and inpainting the rest, we also demonstrate the first steps towards dynamics-conditioned molecular design. We validate the full set of these capabilities on tetrapeptide simulations and show that our model can produce reasonable ensembles of protein monomers. Altogether, our work illustrates how generative modeling can unlock value from MD data towards diverse downstream tasks that are not straightforward to address with existing methods or even MD itself. Code is available at https://github.com/bjing2016/mdgen.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)は顕微鏡現象を研究するための強力な手法であるが、その計算コストは深層学習に基づく代理モデルの開発に大きな関心を惹き付けている。 データからMDの柔軟なマルチタスクサロゲートモデルを学ぶためのパラダイムとして,分子軌道の生成モデルを提案する。 軌道の適切に選択されたフレームを条件付けすることにより、このような生成モデルは、前方シミュレーション、遷移経路サンプリング、軌道上アップサンプリングといった様々なタスクに適応できることを示す。 代わりに、分子系の一部に条件付けを行い、残りを塗布することにより、動的条件付き分子設計への第一歩を実証する。 テトラペプチドシミュレーションにおけるこれらの機能の全セットを検証するとともに,本モデルがタンパク質モノマーの適切なアンサンブルを生成可能であることを示す。 私たちの研究は、ジェネレーティブモデリングがMDデータから、既存のメソッドやMD自体に簡単に対処できない様々なダウンストリームタスクへの価値を解放する方法を示しています。 コードはhttps://github.com/bjing2016/mdgen.comで入手できる。

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