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Enregistrement W4400555124 · doi:10.1021/acs.jpcb.4c01558

The Open Force Field Initiative: Open Software and Open Science for Molecular Modeling

2024· article· en· W4400555124 sur OpenAlexfundno aff
Lily Wang, Pavan Kumar Behara, Matthew W. Thompson, Trevor Gokey, Yuanqing Wang, Jeffrey Wagner, Daniel J. Cole, Michael K. Gilson, Michael R. Shirts, David L. Mobley

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNational Institute of General Medical SciencesOral and Maxillofacial Surgery FoundationBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilYork UniversityNational Science Foundation
Mots-clésField (mathematics)SoftwareForce field (fiction)Computer scienceFunction (biology)Work (physics)Data scienceComponent (thermodynamics)Key (lock)Software engineeringSystems engineeringEngineeringPhysicsMechanical engineeringArtificial intelligenceComputer securityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Force fields are a key component of physics-based molecular modeling, describing the energies and forces in a molecular system as a function of the positions of the atoms and molecules involved. Here, we provide a review and scientific status report on the work of the Open Force Field (OpenFF) Initiative, which focuses on the science, infrastructure and data required to build the next generation of biomolecular force fields. We introduce the OpenFF Initiative and the related OpenFF Consortium, describe its approach to force field development and software, and discuss accomplishments to date as well as future plans. OpenFF releases both software and data under open and permissive licensing agreements to enable rapid application, validation, extension, and modification of its force fields and software tools. We discuss lessons learned to date in this new approach to force field development. We also highlight ways that other force field researchers can get involved, as well as some recent successes of outside researchers taking advantage of OpenFF tools and data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,017

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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