論文の概要: Transferable Generative Models Bridge Femtosecond to Nanosecond Time-Step Molecular Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07589v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 22:24:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.757723
• Title: Transferable Generative Models Bridge Femtosecond to Nanosecond Time-Step Molecular Dynamics
• Title（参考訳）: フェムト秒からナノ秒時間ステップ分子動力学への変換可能な生成モデル
• Authors: Juan Viguera Diez, Mathias Schreiner, Simon Olsson,
• Abstract要約: 分子動力学の4桁のサンプリングを高速化する深層生成モデリングフレームワークを提案する。 このアプローチは、化学や生物物理学の中心となるシステムにおいて、コンフォメーションランドスケープ、熱力学、運動学を探索する新たな機会を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9508022083907393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding molecular structure, dynamics, and reactivity requires bridging processes that occur across widely separated time scales. Conventional molecular dynamics simulations provide atomistic resolution, but their femtosecond time steps limit access to the slow conformational changes and relaxation processes that govern chemical function. Here, we introduce a deep generative modeling framework that accelerates sampling of molecular dynamics by four orders of magnitude while retaining physical realism. Applied to small organic molecules and peptides, the approach enables quantitative characterization of equilibrium ensembles and dynamical relaxation processes that were previously only accessible by costly brute-force simulation. Importantly, the method generalizes across chemical composition and system size, extrapolating to peptides larger than those used for training, and captures chemically meaningful transitions on extended time scales. By expanding the accessible range of molecular motions without sacrificing atomistic detail, this approach opens new opportunities for probing conformational landscapes, thermodynamics, and kinetics in systems central to chemistry and biophysics.
• Abstract（参考訳）: 分子構造、ダイナミクス、反応性を理解するには、広く分離された時間スケールで発生するブリッジングプロセスが必要である。 従来の分子動力学シミュレーションは原子論的な解法を提供するが、そのフェムト秒の時間ステップは、化学機能を管理する遅いコンフォメーション変化と緩和過程へのアクセスを制限する。 本稿では,物理リアリズムを維持しつつ,分子動力学の4桁のサンプリングを高速化する深層生成モデリングフレームワークを提案する。 この手法は、小さな有機分子やペプチドに応用され、これまで高価なブルートフォースシミュレーションでしかアクセスできなかった平衡アンサンブルや動的緩和過程の定量的評価を可能にした。 重要なことに、この方法は化学組成およびシステムサイズを一般化し、トレーニングに使用されるペプチドよりも大きいペプチドを外挿し、拡張された時間スケールで化学的に有意義な遷移を捕捉する。 原子論的な詳細を犠牲にすることなく、アクセス可能な分子運動の範囲を広げることにより、この手法は化学や生物物理学の中心となる系のコンフォメーションランドスケープ、熱力学、運動学を探索する新たな機会を開く。

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