用于计算复杂分子动力学与亚稳态的投影马尔可夫模型与隐马尔可夫模型
化学物理
2015-06-17 v1 生物物理
数据分析、统计与概率
摘要
马尔可夫状态模型 (MSMs) 已成功利用大量分子动力学模拟数据计算了复杂分子的亚稳态、慢弛豫时间尺度及相关结构变化，以及稳态或动力学实验可观测量。然而，MSMs 通过假设状态空间团簇离散化上的马尔可夫链来近似真实动力学。对于高维生物分子系统，这种近似难以实现，因此 MSMs 的质量和可重复性受到限制。在此，我们摒弃了动力学在离散团簇上具有马尔可夫性的假设。相反，我们仅假设全相空间分子动力学具有马尔可夫性，而在离散状态上观测到的是该全动力学的投影，从而引出了投影马尔可夫模型 (PMMs) 的概念。目前尚无针对 PMMs 的稳健估计方法，但我们通过隐马尔可夫模型 (HMMs) 推导了一种实际可行的近似方法。本文展示了如何从 HMMs/PMMs 计算通常由 MSMs 计算的各种感兴趣的分子可观测量。新框架既适用于模拟数据，也适用于单分子实验数据。我们通过对教学模型系统、BPTI 蛋白的 1 ms Anton 分子动力学模拟以及 RNA 发夹的光镊力探针轨迹的应用，展示了其多功能性。
引用
@article{arxiv.1309.3220,
title = {Projected and Hidden Markov Models for calculating kinetics and metastable states of complex molecules},
author = {Frank Noe and Hao Wu and Jan-Hendrik Prinz and Nuria Plattner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.3220},
year = {2015}
}