
冷却に伴い、グリセロールの立方体誘電応答スペクトルにヒュームが出現し、成長することが観察された。この現象は、動的相関の増大を示唆するものと考えられる。


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グリセロールの立方体誘電応答にみられるヒュームの出現-mdシミュレーション研究


グリセロールの立方体誘電応答にみられるヒュームの出現: MDシミュレーション研究


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AlphaFold生成の構造アンサンブルを基にした短い分子動力学シミュレーションからスロー特徴分析(SFA)を用いて抽出した集団変数を使ったメタダイナミクスシミュレーションにより、プラスモジン-IIの暗号化ポケットの開口やリガンド結合、RIPK2のアロステリック変化を効率的にサンプリングできることを示した。


Sampling rare events in proteins is crucial for comprehending complex phenomena like cryptic pocket opening, where transient structural changes expose new binding sites. Understanding these rare events also sheds light on protein-ligand binding and allosteric communications, where distant site interactions influence protein function. Traditional unbiased molecular dynamics simulations often fail to sample such rare events, as the free energy barrier between metastable states is large relative to the thermal energy. This renders these events inaccessible on the timescales typically simulated by standard molecular dynamics, limiting our understanding of these critical processes. In this paper, we proposed a novel unsupervised learning approach termed as slow feature analysis (SFA) which aims to extract slowly varying features from high-dimensional temporal data. SFA trained on small unbiased molecular dynamics simulations launched from AlphaFold generated conformational ensembles manages to capture rare events governing cryptic pocket opening, protein-ligand binding, and allosteric communications in a kinase. Metadynamics simulations using SFA as collective variables manage to sample ‘deep’ cryptic pocket opening within a few hundreds of nanoseconds which was beyond the reach of microsecond long unbiased molecular dynamics simulations. SFA augmented metadynamics also managed to capture accelerated ligand binding/unbinding and provided novel insights into allosteric communication in receptor-interacting protein kinase 2 (RIPK2) which dictates protein-protein interaction. Taken together, our results show how SFA acts as a dimensionality reduction tool which bridges the gap between AlphaFold, molecular dynamics simulation and metadynamics in context of capturing rare events in biomolecules, extending the scope of structure-based drug discovery in the era of AlphaFold.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

AlphaFold-SFA: accelerated sampling of cryptic pocket opening, protein-ligand binding and allostery by AlphaFold, slow feature analysis and metadynamics

alphafold-sfa-暗号化ポケットの開口を加速するためのalphafold-スロー特徴分析-およびメタダイナミクスの融合


AlphaFold-SFA: 暗号化ポケットの開口を加速するためのAlphaFold、スロー特徴分析、およびメタダイナミクスの融合



Martinize2とVermouthは、高スループットでも高複雑性のシステムに対応可能な、Martiniコース粒子力場のための統一的なトポロジー生成フレームワークを提供する。


細胞レベルの複雑性に対応するための統一的なトポロジー生成フレームワーク-martinize2とvermouth


細胞レベルの複雑性に対応するための統一的なトポロジー生成フレームワーク: Martinize2とVermouth



リアルタイムデータストリームからの突発的な変化を正確かつ効率的に検出するために、従来のCUSUMアルゴリズムの非パラメトリック拡張であるKCUSUMアルゴリズムを提案し、その性能を評価した。


リアルタイムアダプティブサンプリング変化点検出アルゴリズムkcusumの評価


リアルタイムアダプティブサンプリング変化点検出アルゴリズムKCUSUMの評価
