Enhanced solvation force extrapolation for speeding up molecular dynamics simulations of complex biochemical liquids
Notice bibliographique
Résumé
We propose an enhanced approach to the extrapolation of mean potential forces acting on atoms of solute macromolecules due to their interactions with solvent atoms in complex biochemical liquids. It improves and extends our previous extrapolation schemes by additionally including new techniques such as an exponential scaling transformation of coordinate space with weights complemented by an automatically adjusted balancing between the least square minimization of force deviations and the norm of expansion coefficients in the approximation. The expensive mean potential forces are treated in terms of the three-dimensional reference interaction site model with Kovalenko-Hirata closure molecular theory of solvation. During the dynamics, they are calculated only after every long (outer) time interval, i.e., quite rarely to reduce the computational costs. At much shorter (inner) time steps, these forces are extrapolated on the basis of their outer values. The equations of motion are then solved using a multiple time step integration within an optimized isokinetic Nosé-Hoover chain thermostat. The new approach is applied to molecular dynamics simulations of various systems consisting of solvated organic and biomolecules of different complexity. For example, we consider hydrated alanine dipeptide, asphaltene in toluene solvent, miniprotein 1L2Y, and protein G in aqueous solution. It is shown that in all these cases, the enhanced extrapolation provides much better accuracy of the solvation force approximation than the existing approaches. As a result, it can be used with much larger outer time steps, leading to a significant speedup of the simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».