Applications of machine learning in molecular simulations : Transcending barriers

Autor/a

Doerr, Stefan

Director/a

De Fabritiis, Gianni

Fecha de defensa

2016-09-16

Páginas

115 p.



Departamento/Instituto

Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut

Programa de doctorado

Programa de doctorat en Biomedicina

Resumen

Molecular dynamics has established itself over the last years as a strong tool for structure-based molecular investigation in biology. Stefan Doerr's thesis concerns the application of machine learning methods to molecular dynamics data. The goal is twofold. To improve the sampling capabilities of molecular dynamics to allow for slower and more interesting biological processes to be studied and to improve the reproducibility, accessibility and power of molecular dynamics through the development of the required software tools. A great improvement in sampling speed is achieved in this thesis through the application and development of adaptive sampling methods. These allow the computer to build a model based on knowledge gathered from previous simulations and sample the configurational space in a more intelligent manner. On the other hand, through the development of the HTMD software which provides a unified framework for molecular discovery, the reproducibility of molecular experiments is increased, the access to MD research is simplified for new scientists and experiments can be easily performed in a high-throughput manner.


La dinámica molecular se ha establecido durante los últimos años como una herramienta importante para la investigación estructural molecular en biología. La tesis de Stefan Doerr trata sobre la aplicación de métodos de aprendizaje automático a datos de simulaciones de dinámica molecular. Los objetivos de la tesis son dos. La mejora de la capacidad investigadora de procesos lentos en biología mediante dinámica molecular y el aumento de la reproducibilidad, accesibilidad y potencia de la dinámica molecular a través del desarrollo de las herramientas respectivas de software. En esta tesis se expone una gran aceleración de muestreo mediante el uso de métodos de muestreo adaptativos. En estos métodos, el ordenador puede construir un modelo basado en las simulaciones y muestrear el espacio configuracional de manera más inteligente. Por otra parte, a través del desarrollo del software HTMD, que provee una estructura unificada para descubrimiento molecular, se incrementa la reproducibilidad de la investigación con simulaciones moleculares, se reduce la curva de aprendizaje de la dinámica molecular para investigadores noveles y se simplifica el trabajo con simulaciones de alto rendimient

Palabras clave

Dinàmica molecular; Aprendizaje automático; Muestreo adaptativo; Reducción de dimensiones; Simulación; Molecular dynamics; Machine learning; Adaptative sampling; Dimensionality reduction; Simulation

Materias

577 - Bioquímica. Biología molecular. Biofísica

Documentos

tsd.pdf

28.34Mb

 

Derechos

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