Deep Boosted Molecular Dynamics: Accelerating Molecular Simulations with Gaussian Boost Potentials Generated Using Probabilistic Bayesian Deep Neural Network

分子动力学 计算机科学 人工神经网络 高斯分布 人工智能 概率逻辑 能源景观 折叠(DSP实现) 生物系统 统计物理学 物理 化学 计算化学 生物 工程类 电气工程 热力学
作者
N. Hung,Yinglong Miao
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry Letters [American Chemical Society]
卷期号:14 (21): 4970-4982 被引量:7
标识
DOI:10.1021/acs.jpclett.3c00926
摘要

We have developed a new deep boosted molecular dynamics (DBMD) method. Probabilistic Bayesian neural network models were implemented to construct boost potentials that exhibit Gaussian distribution with minimized anharmonicity, thereby allowing for accurate energetic reweighting and enhanced sampling of molecular simulations. DBMD was demonstrated on model systems of alanine dipeptide and the fast-folding protein and RNA structures. For alanine dipeptide, 30 ns DBMD simulations captured up to 83–125 times more backbone dihedral transitions than 1 μs conventional molecular dynamics (cMD) simulations and were able to accurately reproduce the original free energy profiles. Moreover, DBMD sampled multiple folding and unfolding events within 300 ns simulations of the chignolin model protein and identified low-energy conformational states comparable to previous simulation findings. Finally, DBMD captured a general folding pathway of three hairpin RNAs with the GCAA, GAAA, and UUCG tetraloops. Based on a deep learning neural network, DBMD provides a powerful and generally applicable approach to boosting biomolecular simulations. DBMD is available with open source in OpenMM at https://github.com/MiaoLab20/DBMD/.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
爆米花应助伯赏松思采纳,获得10
刚刚
沉静的蜗牛完成签到,获得积分10
刚刚
林宥嘉完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
思源应助科研顺采纳,获得10
1秒前
1234发布了新的文献求助10
2秒前
黄黄完成签到,获得积分20
2秒前
summer发布了新的文献求助10
3秒前
爆米花应助CQ采纳,获得30
3秒前
嘉的科研发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
5秒前
orixero应助黄黄采纳,获得10
6秒前
7秒前
桐桐应助笑点低寒凡采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
小熊座a完成签到,获得积分10
9秒前
LaTeXer应助七月的July采纳,获得30
9秒前
yangxt-iga完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
王hui完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
贰叁发布了新的文献求助10
10秒前
丘比特应助SKD采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
SICHEN发布了新的文献求助10
14秒前
在水一方应助Tony12采纳,获得10
14秒前
没风的季节完成签到,获得积分10
14秒前
肃肃其羽完成签到 ,获得积分10
16秒前
李明涵完成签到 ,获得积分10
16秒前
香蕉觅云应助西门向卉采纳,获得10
16秒前
17秒前
抵澳报了完成签到,获得积分10
18秒前
CQ发布了新的文献求助30
18秒前
蓦然回首完成签到,获得积分10
18秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Toward a Combinatorial Approach for the Prediction of IgG Half-Life and Clearance 500
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970004
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514701
关于积分的说明 11175468
捐赠科研通 3250051
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795187
邀请新用户注册赠送积分活动 875630
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804925