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【讲座】分子构象的生成式粗粒化 2022 by Wujie Wang (MIT)
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https://www.youtube.com/watch?v=p7Frc4o2RHI 原标题:Generative Coarse-Graining of Molecular Conformations Paper “Generative Coarse-Graining of Molecular Conformations”: https://arxiv.org/abs/2201.12176 作者主页:https://scholar.google.com/citations?user=oEQVrJIAAAAJ&hl=en 分子模拟的粗粒化 (CG) 通过将选定的原子分组为伪珠子来简化粒子表示,从而大大加快模拟速度。然而,这种 CG 程序会导致信息丢失,这使得准确的反向映射(即从 CG 坐标恢复细粒度 (FG) 坐标)成为一项长期挑战。受生成模型和等变网络最新进展的启发,我们提出了一种新模型,该模型严格嵌入了反向映射变换的重要概率性质和几何一致性要求。我们的模型将 FG 不确定性编码到不变潜在空间中,并通过等变卷积将它们解码回 FG 几何。为了标准化对该领域的评估,我们进一步提供了三个基于分子动力学轨迹的综合基准。大量实验表明,我们的方法总是能恢复更真实的结构,并且比现有的数据驱动方法有显著的优势。
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