Atomistic Monte Carlo Simulations of Bio-molecular Systems
Notice bibliographique
Résumé
The CECAM school “Atomistic Monte Carlo Simulations of Bio-molecular Systems” took place at the Jülich Supercomputing Centre, Forschungszentrum Jülich, Germany, from 22 to 26 September 2025. A total of 19 scientists from 8 countries attended the school.The school started with a beginner level introduction to the theory of modern Monte Carlo (MC) methods, given by guest lecturer Prof. Anders Irbäck from Lund University, Sweden. Through alternating theory and hands-on sessions, the participants consolidated their understanding of MC techniques and their application to biological macro-molecules. The participants learned to set up their own protein folding simulations using different MC algorithms implemented in the software package ProFASi, and ran them on the JSC cluster JUSUF. ProFASi is an open source project actively developed by the organizers from the Simulation and Data Laboratory Biology at JSC. Guest lecturer, Prof. Stefan Wallin from Memorial University, Canada, demonstrated how the software may be extended and deployed for scientific research on MC techniques and application, beyond the research interests of the primary developers. Participants also presented posters describing their current research work, and, by means of intensive discussions with experienced MC researchers, generated exciting new ideas regarding the application of MC techniques in their research domains.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».