論文の概要: UniSim: A Unified Simulator for Time-Coarsened Dynamics of Biomolecules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03157v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 07:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 19:24:16.003733
• Title: UniSim: A Unified Simulator for Time-Coarsened Dynamics of Biomolecules
• Title（参考訳）: UniSim: 生体分子の時間相関ダイナミクスのための統一シミュレータ
• Authors: Ziyang Yu, Wenbing Huang, Yang Liu,
• Abstract要約: 我々は、ドメイン間知識を活用して原子間相互作用の理解を深める textbfUnified bfSimulator (UniSim) を提案する。 UniSimは、小さな分子、ペプチド、タンパク質間で高い競争力を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.559471937824767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular Dynamics (MD) simulations are essential for understanding the atomic-level behavior of molecular systems, giving insights into their transitions and interactions. However, classical MD techniques are limited by the trade-off between accuracy and efficiency, while recent deep learning-based improvements have mostly focused on single-domain molecules, lacking transferability to unfamiliar molecular systems. Therefore, we propose \textbf{Uni}fied \textbf{Sim}ulator (UniSim), which leverages cross-domain knowledge to enhance the understanding of atomic interactions. First, we employ a multi-head pretraining approach to learn a unified atomic representation model from a large and diverse set of molecular data. Then, based on the stochastic interpolant framework, we learn the state transition patterns over long timesteps from MD trajectories, and introduce a force guidance module for rapidly adapting to different chemical environments. Our experiments demonstrate that UniSim achieves highly competitive performance across small molecules, peptides, and proteins.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)シミュレーションは、分子系の原子レベルの挙動を理解するのに不可欠であり、それらの遷移と相互作用に関する洞察を与える。 しかし、古典的MD技術は精度と効率のトレードオフによって制限される一方、近年のディープラーニングに基づく改良は主に単一ドメイン分子に焦点が当てられ、不慣れな分子システムへの伝達性が欠如している。 そこで本研究では,原子間相互作用の理解を深めるために,ドメイン間知識を活用した \textbf{Uni}fied \textbf{Sim}ulator (UniSim) を提案する。 まず、大規模で多様な分子データから統一原子表現モデルを学ぶために、マルチヘッド事前学習手法を用いる。 そして, 確率補間フレームワークを用いて, MD軌道から長い時間経過で状態遷移パターンを学習し, 異なる化学環境に迅速に適応するための力誘導モジュールを導入する。 実験により、UniSimは小分子、ペプチド、タンパク質間で高い競争力を発揮することが示された。

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