Improving Coarse-Grained Molecular Models through the Combination of All-Atom Models and Machine Learning Methods

通过全原子模型和机器学习方法的结合改进粗粒度分子模型

• 批准号: 19K06535
• 负责人: Kanada Ryo
• 金额: $ 1.75万
• 依托单位: Institute of Physical and Chemical Research
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K06535/
• 关键词: 粗視化分子モデル; 全原子モデル; 機械学習; ベイズ最適化; 能動学習; 機械学習手法; 動的相関; 粗視化分子シミュレーション; パラメータ探索の効率化; 相互作用ポテンシャル; タンパク質分子モーター; 統計物理

项目成果

Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Dynamic Cross-Correlation Coefficient

使用动态互相关系数的自适应粗粒度弹性网络模型的高效构象采样

• 发表时间: 2022
• 作者: Ryo Kanada;Kei Terayama;Atsushi Tokuhisa;Shigeyuki Matsumoto;Yasushi Okuno
• 通讯作者: Yasushi Okuno

A Heart simulator coupling the molecular dynamics with the finite element model: Cross-scale integration of our knowledge on heart

将分子动力学与有限元模型耦合的心脏模拟器：心脏知识的跨尺度整合

• 发表时间: 2019
• 作者: Seiryo Sugiura;Ryo Kanada;Takumi Washio;Xiaoke Cui;Jun-ichi Okada;Yasushi Okuno;Toshiaki Hisada
• 通讯作者: Toshiaki Hisada

Cross-linking of UT-Heart simulator and coarse-grained molecular simulation

UT-Heart模拟器与粗粒度分子模拟的交联

• 发表时间: 2019
• 作者: Ryo Kanada;Takumi Washio,Seiryo Sugiura,Jun-ichi Okada,Shoji Takada,Yasushi Okuno,and Toshiaki Hisada
• 通讯作者: Takumi Washio,Seiryo Sugiura,Jun-ichi Okada,Shoji Takada,Yasushi Okuno,and Toshiaki Hisada

Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Bayesian Optimization.

使用贝叶斯优化的自适应粗粒度弹性网络模型进行高效构象采样。

• 发表时间: 2022
• 作者: Ryo Kanada;Kei Terayama;Atsushi Tokuhisa; and Yasushi Okuno
• 通讯作者: and Yasushi Okuno

Exploring Successful Parameter Region for Coarse-Grained Simulation of Biomolecules by Bayesian Optimization and Active Learning

• DOI: 10.3390/biom10030482
• 发表时间: 2020-03-01
• 期刊: BIOMOLECULES
• 影响因子: 5.5
• 作者: Kanada, Ryo;Tokuhisa, Atsushi;Terayama, Kei
• 通讯作者: Terayama, Kei