Submitted 10 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted as part of J. Chem. Theory Comput. special issue "Machine Learning and Statistical Mechanics: Shared Synergies for Next Generation of Chemical Theory and Computation."
توضیحات به فارسی
ارسال شده 10 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: به عنوان بخشی از J. Chem پذیرفته شده است.محاسبات تئوری.شماره ویژه "یادگیری ماشین و مکانیک آماری: هم افزایی مشترک برای نسل بعدی تئوری شیمیایی و محاسبات."
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Understanding the behavior of complex molecular systems is a fundamental problem in physical chemistry. To describe the long-time dynamics of such systems, which is responsible for their most informative characteristics, we can identify a few slow collective variables (CVs) while treating the remaining fast variables as thermal noise. This enables us to simplify the dynamics and treat it as diffusion in a free-energy landscape spanned by slow CVs, effectively rendering the dynamics Markovian. Our recent statistical learning technique, spectral map [Rydzewski, J. Phys. Chem. Lett. 2023, 14, 22, 5216-5220], explores this strategy to learn slow CVs by maximizing a spectral gap of a transition matrix. In this work, we introduce several advancements into our framework, using a high-dimensional reversible folding process of a protein as an example. We implement an algorithm for coarse-graining Markov transition matrices to partition the reduced space of slow CVs kinetically and use it to define a transition state ensemble. We show that slow CVs learned by spectral map closely approach the Markovian limit for an overdamped diffusion. We demonstrate that coordinate-dependent diffusion coefficients only slightly affect the constructed free-energy landscapes. Finally, we present how spectral map can be used to quantify the importance of features and compare slow CVs with structural descriptors commonly used in protein folding. Overall, we demonstrate that a single slow CV learned by spectral map can be used as a physical reaction coordinate to capture essential characteristics of protein folding.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
درک رفتار سیستم های مولکولی پیچیده یک مشکل اساسی در شیمی فیزیکی است.برای توصیف پویایی طولانی مدت چنین سیستمهایی ، که مسئولیت آموزنده ترین ویژگی های آنها را بر عهده دارد ، می توانیم ضمن درمان متغیرهای سریع باقی مانده به عنوان سر و صدای حرارتی ، چند متغیر جمعی آهسته (CV) را شناسایی کنیم.این امر ما را قادر می سازد تا پویایی ها را ساده کنیم و آن را به عنوان انتشار در یک منظره انرژی آزاد که توسط CV های آهسته در نظر گرفته شده است ، درمان کنیم و به طور مؤثر دینامیک مارکووی را ارائه دهیم.تکنیک یادگیری آماری اخیر ما ، نقشه طیفی [Rydzewski ، J. Phys.شیمیاییکاهنده2023 ، 14 ، 22 ، 5216-5220] ، این استراتژی را برای یادگیری CV های آهسته با به حداکثر رساندن شکاف طیفی یک ماتریس انتقال بررسی می کند.در این کار ، ما چندین پیشرفت را در چارچوب خود معرفی می کنیم ، با استفاده از یک فرآیند تاشو برگشت پذیر با ابعاد بالا پروتئین به عنوان نمونه.ما یک الگوریتم را برای ماتریس های انتقال مارکوف درشت درشت برای تقسیم فضای کاهش یافته CVS آهسته به صورت جنبشی پیاده سازی می کنیم و از آن برای تعریف یک گروه حالت انتقال استفاده می کنیم.ما نشان می دهیم که CV های آهسته آموخته شده توسط نقشه طیفی از نزدیک به حد مارکوویان برای انتشار بیش از حد نزدیک می شوند.ما نشان می دهیم که ضرایب انتشار وابسته به هماهنگی فقط اندکی بر مناظر انرژی آزاد ساخته شده است.سرانجام ، ما ارائه می دهیم که چگونه می توان از نقشه طیفی برای تعیین اهمیت ویژگی ها و مقایسه CV های آهسته با توصیف کننده های ساختاری که معمولاً در تاشو پروتئین استفاده می شود ، استفاده کرد.به طور کلی ، ما نشان می دهیم که یک CV آهسته آهسته که توسط نقشه طیفی آموخته می شود می تواند به عنوان یک مختصات واکنش فیزیکی برای ضبط خصوصیات اساسی تاشو پروتئین استفاده شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
