論文の概要: Performance of universal machine-learned potentials with explicit long-range interactions in biomolecular simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10841v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 17:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.425511
• Title: Performance of universal machine-learned potentials with explicit long-range interactions in biomolecular simulations
• Title（参考訳）: 生体分子シミュレーションにおける明示的な長距離相互作用を持つ普遍機械学習電位の性能
• Authors: Viktor Zaverkin, Matheus Ferraz, Francesco Alesiani, Mathias Niepert,
• Abstract要約: 普遍的な機械学習ポテンシャルは、構成的および振動的自由度間で伝達可能な精度を約束する。 この研究は、SPICE-v2データセットで訓練された均質なメッセージパッシングアーキテクチャを、明示的な長距離分散と静電効果なしで体系的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.340102594388348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Universal machine-learned potentials promise transferable accuracy across compositional and vibrational degrees of freedom, yet their application to biomolecular simulations remains underexplored. This work systematically evaluates equivariant message-passing architectures trained on the SPICE-v2 dataset with and without explicit long-range dispersion and electrostatics. We assess the impact of model size, training data composition, and electrostatic treatment across in- and out-of-distribution benchmark datasets, as well as molecular simulations of bulk liquid water, aqueous NaCl solutions, and biomolecules, including alanine tripeptide, the mini-protein Trp-cage, and Crambin. While larger models improve accuracy on benchmark datasets, this trend does not consistently extend to properties obtained from simulations. Predicted properties also depend on the composition of the training dataset. Long-range electrostatics show no systematic impact across systems. However, for Trp-cage, their inclusion yields increased conformational variability. Our results suggest that imbalanced datasets and immature evaluation practices currently challenge the applicability of universal machine-learned potentials to biomolecular simulations.
• Abstract（参考訳）: 普遍的な機械学習ポテンシャルは、構成的および振動的自由度で伝達可能な精度を約束するが、生体分子シミュレーションへの応用は未解明のままである。 この研究は、SPICE-v2データセットで訓練された均質なメッセージパッシングアーキテクチャを、明示的な長距離分散と静電効果なしで体系的に評価する。 また, モデルサイズ, トレーニングデータ組成, 静電気処理の影響, および, バルク液, ナトリウム水溶液, 生体分子の分子シミュレーションを行った。 より大きなモデルではベンチマークデータセットの精度が向上するが、この傾向はシミュレーションから得られたプロパティに一貫して拡張されない。 予測プロパティはトレーニングデータセットの構成にも依存する。 長距離静電気はシステム全体に系統的な影響を示さない。 しかし, Trp-cageでは, 包接収率はコンフォメーションの多様性が増大した。 この結果から, 現在, 不均衡なデータセットと未熟な評価手法が, 生体分子シミュレーションへの普遍的な機械学習ポテンシャルの適用性に疑問を投げかけていることが示唆された。

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