基于预训练模型的小分子溶剂自由能计算
化学物理
2026-02-11 v6
摘要
自由能在刻画化学系统行为方面起着核心作用，是分子动力学模拟中最重要的可计算量之一。溶剂自由能是药物类分子的众所周知的物理化学性质，常用于评估和优化经验力场中非键参数的准确性，也用作蛋白-配体结合自由能估计的快速计算替代方案。机器学习势（MLPs）作为经验力场的更准确替代方案展现出巨大潜力，但由于难以分解为物理动机功能形式，目前尚不兼容操控单个配对相互作用项的标准化学inal 自由能方法。然而，由于自由能计算的准确性对力场高度敏感，这正是MLPs有望解决经验力场局限性的关键领域。本文引入了一种高效的化学inal 自由能协议，使其能够计算完全由MLPs建模的浓缩相系统的严格自由能差异。使用预训练、可迁移且具备化学inal 能力的MLP模型，我们展示了针对广泛范围内的有机分子实现亚化学inal 精度的溶剂自由能。
引用
@article{arxiv.2405.18171,
title = {Computing solvation free energies of small molecules with experimental accuracy},
author = {J. Harry Moore and Daniel J. Cole and Gabor Csanyi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18171},
year = {2026}
}