Benchmarking Force Field and the ANI Neural Network Potentials for the Torsional Potential Energy Surface of Biaryl Drug Fragments
Notice bibliographique
Résumé
Many drug molecules contain biaryl fragments, resulting in a torsional barrier corresponding to rotation around the bond linking the aryls. The potential energy surfaces of these torsions vary significantly due to steric and electronic effects, ultimately affecting the relative stability of the molecular conformations in the protein-bound and solution states. Simulations of protein--ligand binding require accurate computational models to represent the intramolecular interactions to provide accurate predictions of the structure and dynamics of binding. In this paper, we compare four force fields (Generalized AMBER Force Field (GAFF), Open Force Field (OpenFF), CHARMM General Force Field (CGenFF), Optimized Potentials for Liquid Simulations (OPLS)) and two neural network potentials (ANI-2x, ANI-1ccx) in their ability to predict the torsional potential energy surfaces of 88 biaryls extracted from drug fragments. The mean of the absolute deviation over the full PES (MADF) and the mean absolute deviation of the torsion rotational barrier height (MADB) relative to high-level ab initio reference data was used as a measure of accuracy. In comparison to high-level ab-initio data, ANI-1ccx was most accurate for predicting the barrier height (MADF: 0.5~kcal/mol, MADB:~0.8~kcal/mol), followed closely by ANI-2x (MADF: 0.5~kcal/mol, MADB:~1.0~kcal/mol), then CGenFF (MADF: 0.8~kcal/mol, MADB: 1.3~kcal/mol), OpenFF (MADF: 1.5~kcal/mol, MADB: 1.4~kcal/mol), GAFF (MADF: 1.2~kcal/mol, MADB: 2.6~kcal/mol), and finally OPLS (MADF: 1.5~kcal/mol, MADB: 2.8~kcal/mol). Significantly, the NNPs are systematically more accurate and more reliable than any of the force fields. As a practical example, the neural network potential/molecular mechanics (NNP/MM) method was used to simulate the isomerization of ozanimod, a drug used for multiple sclerosis. Multi-nanosecond molecular dynamics (MD) simulations in an explicit aqueous solvent were performed, as well as umbrella sampling and adaptive biasing force enhanced sampling techniques. These theories predicted a rate of isomerization of $4.30 \times 10^{-1}$ ns$^{-1}$, which is consistent with direct MD simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».