生体分子系の分子動力学シミュレーションにおける機械学習【JST・京大機械翻訳】

Kolloff Christopher; Olsson Simon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219294863822 整理番号：22P0345280

生体分子系の分子動力学シミュレーションにおける機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning in Molecular Dynamics Simulations of Biomolecular Systems

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発行年： 2022年05月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習(ML)は,科学,工学,およびそれを超える普及ツールとして浮上している。また,その成功は,分子動力学(MD)シミュレーションによるいくつかの相乗効果をもたらし,分子系の主要な準安定状態を同定し,特性化するために使用した。典型的には,これらの状態の相対的安定性と,それらが如何に迅速に交換するかを決定することを目指した。この情報は分子機構の機構的記述を可能にし,実験との定量的比較を可能にし,それらの合理的な設計を容易にする。MLはMDシミュレーションの全ての側面に影響し,データを解析し,サンプリングを加速して,より効率的なあるいはより正確なシミュレーションモデルを定義する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

蛋白質・ペプチド一般 , 高分子の立体構造 , 計算機シミュレーション

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