A combined method of molecular dynamics and deep learnings to explain transition states in complex molecular systems

分子动力学和深度学习的结合方法来解释复杂分子系统中的过渡态

• 批准号: 22K03550
• 负责人: 金 鋼
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K03550/
• 关键词: 遷移状態; レアイベント; 分子動力学シミュレーション; 深層学習; 説明可能なAI

ソフトマターにおいて構造変化の遷移状態を同定するために自由エネルギー曲面を描くことが必須であ る。分子動力学MDシミュレーションなどで得られる多自由度の時系列データの中から物理的直観に頼ることなく、適切な反応座標となる分子間構造を記述する変数を抽出する技術が必要となる。近年、深層学習を用いて反応座標を探索する研究が行われており、そこで入力層に集団変数、出力層にコミッター値が用いられる。一般に、深層学習では多重に非線形変換をしているため、どの集団変数が反応座標の学習結果に寄与しているかを詳細に説明することは困難である。そこで、説明可能なAI(XAI) を用いてこの困難を克服した。具体的には、Local Interpretable Model-agnostic Explanation(LIME) とゲーム理論に基づく Shapley Additive exPlanations(SHAP) という手法を用いて、アラニンジペプチド異性化反応における 2面角とコミッターに対して深層学習を用いた学習をし、そこで各集団変数の反応座標への寄与の度合いを求めた。ここで、コミッターとは，マクスウェル－ボルツマン分布に従うランダムな速度を与えた任意の初期構造から出発し、反応物Aよりも先に生成物Bに到達する確率として定義される。仮に初期構造が遷移状態にある場合、AとBに到達する確率が等しいためコミッター値は1/2となる。言い換えると、遷移状態とは適切な反応座標を使用したときコミッター値が1/2となるような初期構造の集合として記述することができる。LIMEとSHAPにより、予測された反応座標に対して各2面角の寄与度を与え、それは以前に報告されたコミッターテスト解析の結果を支持するものであった。また、コミッター値が1/2の遷移状態近傍のデータに対して局所的な説明モデルを与えたところ、反応座標へ寄与する主要な2面角の物理的な意味を明らかにすることができた。

ソ フ ト マ タ ー に お い て structure - the state を の migration with fixed す る た め に free エ ネ ル ギ ー surface を tracing く こ と が must で あ る. Molecular dynamics (MD シ ミ ュ レ ー シ ョ ン な ど で have ら れ る series of multiple degrees of freedom の デ ー タ の in か ら physical straight 観 に 頼 る こ と な く, appropriate な anti 応 coordinates と な る intermolecular structure を account す る - several を spare す る technology が necessary と な る. In recent years, deep learning を い て anti 応 coordinates を explore す る が line わ れ て お り, そ こ で 団 に set into force layer number of variations, the output layer に コ ミ ッ タ ー numerical が with い ら れ る. General に, deep learning で は multiple に nonlinear variations in を し て い る た め, ど の set 団 - several が anti 応 に send coordinates の learning results and し て い る か を detailed description に す る こ と は difficult で あ る. Youdaoplaceholder0 を で で, explain that it is possible to なAI(XAI) を overcome the を difficulty た with the help of て て て た. Specific に に, Local Interpretable Model-agnostic Explanation(LIME) とゲ ム ム theory に basis づく Additive exPlanations(SHAP) と い う gimmick を with い て, ア ラ ニ ン ジ ペ プ チ ド subjects the 応 に お け る 2 Angle と コ ミ ッ タ ー に し seaborne て deep learning を with い た learning を し, そ こ で each set 団 - several の anti 応 coordinates へ の の degrees and send い を o め た. こ こ で, コ ミ ッ タ ー と は, マ ク ス ウ ェ ル - ボ ル ツ マ ン distribution に 従 う ラ ン ダ ム な speed を with え た arbitrary の early tectonic か ら out 発 し, anti 応 A よ り も に first products arrive B に す る probabilistic と し て definition さ れ る. 仮 に early tectonic が migration state に あ る occasions, arrive A と B に す る probabilistic が etc し い た め コ ミ ッ タ ー numerical は 1/2 と な る. Said い in え る と, migration state と は appropriate な an 応 coordinates を use し た と き コ ミ ッ タ ー numerical が 1/2 と な る よ う な early tectonic の collection と し て account す る こ と が で き る. LIME と displayed shapes に よ り, be さ れ た anti 応 coordinates に し seaborne て を Angle の send and the parameters of 2 degrees and え そ れ は に report before さ れ た コ ミ ッ タ ー テ ス ト parsing の results を support す る も の で あ っ た. ま た, コ ミ ッ タ ー numerical が 1/2 の migration state nearly alongside の デ ー タ に し seaborne て bureau な illustrates モ デ ル を and え た と こ ろ 応 coordinates and anti へ send す る main な 2 Angle の physical な mean を Ming ら か に す る こ と が で き た.

项目成果

環状高分子溶融体の動的不均一性に関する分子動力学解析

环状聚合物熔体动态非均质性的分子动力学分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 後藤頌太;金鋼;松林伸幸
• 通讯作者: 松林伸幸

環状高分子溶融体の拡散における動的不均一性

环状聚合物熔体扩散的动态不均匀性

• 发表时间: 2022
• 作者: 後藤頌太;金鋼;松林伸幸
• 通讯作者: 松林伸幸

Explaining reaction coordinates of alanine dipeptide isomerization obtained from deep neural networks using Explainable Artificial Intelligence (XAI)

• DOI: 10.1063/5.0087310
• 发表时间: 2022-04-21
• 期刊: JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS
• 影响因子: 4.4
• 作者: Kikutsuji, Takuma;Mori, Yusuke;Matubayasi, Nobuyuki
• 通讯作者: Matubayasi, Nobuyuki

環状高分子の協調運動に関する分子動力学シミュレーション解析

环状聚合物协调运动的分子动力学模拟分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 後藤頌太;金鋼;松林伸幸
• 通讯作者: 松林伸幸

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