Recent ChemRxiv on Theoretical and Computational Chemistry: October 15, 2024

2024年10月15日 09:32

Modern hit-finding with structure-guided de novo design: identification of novel nanomolar A2A receptor ligands using reinforcement learning
1. 目的:
この論文は、タンパク質の構造から新規の小分子リガンドを導出するための現代的なヒットファインディングワークフローを提示することを目的としています。具体的には、構造ベースのデザイン原理と化学言語モデルを統合し、リガンドの化学に関する事前の知識なしに新しい薬剤設計を行うことができます。
2. 使用データ・情報:
この研究では、タンパク質とリガンドの相補性を含む複数の目的を実用的な時間枠内で最適化するために、Augmented Hill-Climbという手法を使用しました。また、A2A受容体リガンドの化学に関する既知および有望な情報を含むde novo（新規に生成された）分子を生成し、これにより商業的に新しい化学空間にアクセスしました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、構造ベースのデザイン原理と化学言語モデルを統合した点にあります。これにより、既存の商業ベンダーのライブラリにはない新しい化学空間にアクセスし、A2A受容体に対するバーチャルスクリーニングの試みを上回る88%のヒット率を実現しました。また、実験的検証により、機能活性を確認した3つのナノモルリガンドが特定され、そのうち2つは新しい化学型を含んでいました。
4. 未解決問題:
将来的には、これらのリガンドの結合メカニズムをさらに詳細に解析し、その情報を用いて構造ガイド付きのde novo設計の次の反復を形成することが挙げられます。また、新たに特定された化学型の機能的な特性や安全性を詳細に評価することも必要です。
title:
Modern hit-finding with structure-guided de novo design: identification of novel nanomolar A2A receptor ligands using reinforcement learning
author:
Morgan, Thomas, Pierre G., Matricon, Robert J., Gillespie, Maja, Napiórkowska, Hannah, Neale, Jonathan S., Mason, Jason, Brown, Charlotte, Fieldhouse, Nigel A., Swain, Tian, Geng, Noel M., O'Boyle, Francesca, Deflorian, Andreas, Bender, Chris, de Graaf
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wh7zw?rft_dat=source%3Ddrss

Beyond Core-Shell Micellar Structures: complex structures in simple surfactants
1. 目的:
この研究の目的は、自己組織化する分子のナノ構造情報を提供する小角X線/中性子散乱（SAXS/SANS）技術を用いて、特にトリトンX-100（TX-100）のような一般的な界面活性剤の集合体に関するより複雑なモデルが必要であることを示すことです。これは、従来のコアシェルモデルが不十分である場合があるためです。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、SAXSとSANSの技術に加えて、メタインファレンス分子シミュレーションを組み合わせて使用しています。これにより、TX-100の集合体を調査し、より複雑なモデルを採用しています。これには、ぼやけたコアシェル境界、多層化、および多分散性が含まれます。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、TX-100のような界面活性剤の集合体を説明するために、従来のコアシェルモデルよりも進んだ複雑なモデルが必要であることを示した点にあります。また、TX-100の比較的短くてあまり疎水性のない尾部が多形性を促進するという点で、疎水性コアの役割についても新たな洞察を提供しています。
4. 未解決の問題:
将来的には、より多くの界面活性剤に対して同様の詳細な分析を行い、異なる分子構造がどのように集合体の形態や性質に影響を与えるかをさらに理解する必要があります。また、実験データとシミュレーションモデルの一致をさらに向上させるための方法の開発も重要です。
title:
Beyond Core-Shell Micellar Structures: complex structures in simple surfactants
author:
Henrique, Musseli Cezar, Victoria Ariel, Bjørnestad, Sylvain, Prévost, Reidar, Lund, Michele, Cascella
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-z06wg?rft_dat=source%3Ddrss

Degradation of a water-in-salt electrolyte at graphite and Na metal electrodes from first principles
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、水中塩電解質における固体電解質界面（SEI）の初期段階の形成を探ることにあります。特に、ナトリウムトリフルエートを含む水中塩電解質において、グラファイトとナトリウム金属の表面という二種類の電極上でのSEI形成過程を密度汎関数理論計算を用いて調査し、これにより電解質の電気化学的安定性の向上と商業化を促進することを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、密度汎関数理論（DFT）計算を用いています。これは原子レベルでの電子構造を計算し、材料の物理的、化学的性質を予測するための量子力学的計算手法です。具体的には、ナトリウムトリフルエートを含む水中塩電解質における二種類の電極（グラファイトとナトリウム金属）上でのSEIの初期形成段階を調べるために使用されました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、水中塩電解質におけるSEIの形成初期段階を理論的に解析した点にあります。特に、異なる性質を持つ二つの電極（非活性なグラファイトと高反応性のナトリウム金属）に焦点を当てたことが特徴です。これにより、SEI層の潜在的な組成とその電化学的性能への影響についての予測情報を提供し、電解質の安定性向上に寄与することができました。
4. 未解決問題:
将来的には、SEI層の長期的な安定性や耐久性に関する研究が必要です。また、異なる種類の電解質や電極材料でのSEIの挙動をさらに詳細に調査することも重要であり、これによってより広範な応用に向けた最適化が進むことが期待されます。さらに、実際のバッテリーシステムにおけるSEIの形成と機能に関する実験的検証も不可欠です。
title:
Degradation of a water-in-salt electrolyte at graphite and Na metal electrodes from first principles
author:
Majid, Rezaei, Axel, Groß
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-nbqqp?rft_dat=source%3Ddrss

Is BigSMILES the Friend of Polymer Machine Learning?
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、持続可能なポリマーの開発における理論的指針と解決策を提供するために、機械学習（ML）を用いた計算手法を活用することです。さらに、ポリマー構造の表現においてSMILES記法と比較して、BigSMILES記法がポリマーMLワークフローにおいてどのように機能するかを体系的に探求し、その性能を検証することも目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
研究では、様々なポリマー特性の予測と逆設計タスクを含む広範な実験を行いました。これらのタスクは、画像とテキストの両方の入力に基づいており、特にホモポリマーシステムに関連する11のタスクが含まれています。これらの実験で、SMILES記法とBigSMILES記法を用いたMLワークフローの性能を比較しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、BigSMILES記法がポリマー構造の表現においてSMILES記法と同等またはそれ以上の性能を示すことを初めて実証した点にあります。BigSMILESは、テキスト表現がよりコンパクトであり、特に大規模な言語モデルの訓練において計算コストを大幅に削減することが可能です。これにより、モデル訓練の速度を向上させ、エネルギー消費を削減することができます。
4. 未解決の問題:
今後の研究では、BigSMILESがさまざまなポリマータイプにわたってポリマー生成をどのように効果的に行うかをさらに探求する必要があります。また、BigSMILESがSMILESに比べて優れている点や限界をさらに明確にするための体系的な研究が求められています。さらに、BigSMILESを用いたMLワークフローのさらなる最適化と効率化も重要な課題です。
title:
Is BigSMILES the Friend of Polymer Machine Learning?
author:
Haoke, Qiu, Zhao-Yan, Sun
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bxxhh-v3?rft_dat=source%3Ddrss

Two-Photon Absorption of BODIPY, BIDIPY, GADIPY, and SBDIPY
1. 目的:
この研究の主な目的は、ボロン-ジピロメチン化合物（BODIPYs）の光物理的性質を調整することにより、特に2光子吸収（2PA）という非線形光学プロセスにおけるこれらの性質の変化を計算的に調査することです。BODIPYの光物理的性質の調整により、アンチモン（Sb）やビスマス（Bi）をボロンに置換した導出体（SBDIPY、BIDIPY）や、ガリウム（Ga）を含む類似体（GADIPY）が合成され、これらの2PA特性に及ぼす様々な置換の影響を探求しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、18種類のDIPYクロモフォアについて、ガス相での2PA断面積（σ2PA）、電子励起エネルギー（ΔE）、および双極子モーメント（µ00, µ11, µ01, Δµ）を時依存密度汎関数理論（TD-DFT）を用いて計算しました。使用された機能はCAM-B3LYP、ωB97X、M06-2X、M11、MN15であり、RI-CC2の結果と比較されました。計算された平均絶対誤差は小さく、特にMN15、CAM-B3LYP、M06-2Xが分析された性質に対して最も良好な性能を示しました。
3. 新規性・解決問題:
この研究の新規性は、ボロンをアンチモン、ビスマス、ガリウムに置換することによるDIPYクロモフォアの2PA特性への影響を計算的に評価した点にあります。特に、フェニル置換基を追加することでσ2PA値が大幅に増加することが確認され、核原子の性質がこの増強の大きさに影響を与えることが明らかにされました。
4. 未解決問題:
将来的な課題としては、さらに異なる置換基や異なる核原子を用いたDIPYクロモフォアの合成とその2PA特性の詳細な解析が挙げられます。また、実際の応用においてこれらのクロモフォアがどのように機能するかを評価するための実験的研究も必要です。
title:
Two-Photon Absorption of BODIPY, BIDIPY, GADIPY, and SBDIPY
author:
Ismael A., Elayan, Mingmin, Zhou, Alex, Brown
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-c87hb?rft_dat=source%3Ddrss

Amesformer: State-of-the-Art Mutagenicity Prediction with Graph Transformers
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文の主な目的は、新しい化学物質の安全性評価のためのアムス変異原性試験のモデリングを改善することです。具体的には、既存のインシリコモデルが直面している問題を解決するために、グラフトランスフォーマーニューラルネットワークであるAmesFormerを提案し、新しいAmesデータセットと組み合わせて、最先端の性能を示すことを目指しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、新しいAmesデータセットと標準化されたテストデータセットを使用しました。これにより、AmesFormerを他の22のAmesモデルと比較し、ベンチマークテストを行うことができました。また、モデルの校正性能の評価と改善のために温度スケーリングを用いる試みも行われました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、AmesFormerというグラフトランスフォーマーニューラルネットワークを用いた点と、新しいAmesデータセットを開発した点にあります。これにより、従来のインシリコモデルが抱えていた、アンサンブル戦略の解釈の難しさや分子のゲシュタルト構造の無視という問題を解決しました。また、モデルの校正性能を独自に報告し、温度スケーリングを用いた改善試みも新しいアプローチです。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文から直接言及されていませんが、一般的に、モデルのさらなる最適化、より広範な化学物質に対する適用性の検証、実際の規制や薬剤開発への応用における実用性の向上などが未解決の課題として考えられます。また、他の機械学習技術やグラフ理論の進展を取り入れることで、モデルの精度や汎用性をさらに高めることも重要な課題です。
title:
Amesformer: State-of-the-Art Mutagenicity Prediction with Graph Transformers
author:
Slade, Matthews, Luke, Thompson, Josiah, Evans
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-sjrb4-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Uncovering the Origins of Selectivity in Non-Heme Iron Dioxygenase-Catalyzed Tropolone Biosynthesis
1. 目的:
非ヘム鉄（NHI）酵素が、小分子触媒では容易には達成できない正確な制御で多様な酸化変換を行うメカニズムを解明することです。特に、再構成された祖先的α-ケトグルタル酸（α-KG）依存型NHIジオキシゲナーゼであるAnc3が、トロポロンの生合成においてシクロヘキサジエノンからトロポロン天然生成物であるスチピタルデヒド（リング拡張生成物）へのリング拡張を触媒する過程を研究し、リング拡張生成物と副生成物の選択性をどのように酵素環境が制御するかを明らかにすることが目的です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、分子動力学（MD）シミュレーションおよび量子力学/分子力学（QM/MM）シミュレーションを用いて、基質がNHI活性部位にどのように結合し、リング拡張またはリバウンド水酸化の2つの異なるメカニズムを通じて進行できるかを説明しています。さらに、Arg191とFe(III)–OHグループ間の水素結合距離と異なる活性化エネルギー（Ea）値の線形関係が発見され、これがリバウンド水酸化ステップの抑制がリング拡張への選択性を高めることを示しています。
3. 新規性および解決された問題:
この研究は、リング拡張メカニズムがラジカル経路を通じて進行することを好むこと、およびカチオン経路が熱力学的に不可能であると判断されたことを明らかにしました。また、Fe(III)–OH結合の強度が活性部位周辺の特定の二次球座標効果によって調整されることでリバウンド水酸化率がさらに調整されるという発見は、NHI酵素の反応経路を調整するための新たな知見を提供しています。
4. 未解決の問題:
今後の研究では、リング拡張メカニズムが好むラジカル経路の詳細な解析や、他のNHI酵素における反応経路の調整方法の開発が必要です。また、特定の酵素環境が生成物の選択性にどのように影響を与えるかのさらなる研究も求められます。
title:
Uncovering the Origins of Selectivity in Non-Heme Iron Dioxygenase-Catalyzed Tropolone Biosynthesis
author:
Taveechai, Wititsuwannakul, Kevin, Skinner, Joshua, Kammeraad, Di, Yang, Alison, Narayan, Paul, Zimmerman
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-k3v1v?rft_dat=source%3Ddrss

Polariton Spectra under the Collective Coupling Regime. I. Efficient Simulation of Linear Spectra and Quantum Dynamics
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、Holestein-Tavis-Cummings (HTC) モデルハミルトニアンによって記述される集合的結合体制下でのポラリトン量子ダイナミクスと光学スペクトルをシミュレートするための二つの一般的な理論的手法を概説することを目的としています。これにより、非断熱量子ダイナミクス手法に適用可能な新しいアプローチを提供することを意図しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、HTCモデルの線形吸収スペクトルをシミュレートするために、以前に開発されたLindblad-Partially Linearized Density Matrix (L-PLDM) アプローチを用いています。また、不均一なサイトエネルギーの乱れや双極子方向の乱れといった要因を考慮に入れています。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、HTCハミルトニアンの疎性を利用した手法と、量子ダイナミクスの伝播のためのチェビシェフ級数展開アプローチを適用する手法の二つを提案している点にあります。これにより、状態ベクトルに対するポラリトンハミルトニアンの作用の計算コストを削減し、より大きな時間ステップでの伝播が可能になります。これらの手法は、以前の解析的および数値的研究とよく一致する結果を示しています。
4. 未解決の問題:
将来的には、これらの手法をさらに発展させ、より複雑な量子システムや異なる種類の乱れが存在するシステムに適用することが挑戦となります。また、計算効率をさらに向上させるための方法の開発も重要な課題です。
title:
Polariton Spectra under the Collective Coupling Regime. I. Efficient Simulation of Linear Spectra and Quantum Dynamics
author:
Pengfei, Huo, Elious , Mondal, Nickolas, Vamivakas, Steven, Cundiff, Todd, Krauss
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8kfcb?rft_dat=source%3Ddrss

Predicting 3D Structures of Lasso Peptides
1. 与えられた論文の目的:
ラッソペプチド（LaP）の3D構造を正確に予測するための新しいツール「LassoPred」を開発することが主な目的です。ラッソペプチドは、抗生物質、酵素阻害剤、分子スイッチとして機能する例がありますが、その特異的な構造のために既存の計算ツールでは正確な構造予測が困難でした。この新しいツールを用いて、ラッソペプチドの構造と機能の関係を解明し、化学的および生物医学的応用に役立てることが目指されています。
2. 用いられたデータや情報:
LassoPredの開発には、ラッソペプチドのリング、ループ、テールを注釈するための分類器と、3D構造を構築するためのコンストラクターが設計されました。このツールを用いて、4,749個のユニークなラッソペプチドコアシーケンスの3D構造を予測し、これまでで最大のインシリコ予測ラッソペプチド構造データベースを作成しました。
3. 新規性や解決された問題:
LassoPredは、ラッソペプチド特有の複雑な構造（ラリアットノットのような折りたたみとイソペプチド結合の存在）を考慮して設計されているため、既存の計算ツール（AlphaFold2、AlphaFold3、ESMfold）では正確に予測できなかった問題を解決しています。これにより、ラッソペプチドの構造予測の精度が向上し、機能解析や応用研究が進めやすくなりました。
4. 未解決の問題:
LassoPredを用いた予測結果の実験的な検証が必要です。予測された構造が実際のラッソペプチドの構造とどの程度一致しているかを確認することで、ツールの精度をさらに向上させることができるでしょう。また、ラッソペプチドの多様な生物学的機能に対する網羅的な理解も今後の課題として残されています。
title:
Predicting 3D Structures of Lasso Peptides
author:
Zhongyue, Yang, Xingyu, Ouyang, Xinchun, Ran, Yi-Lei, Zhao, A. James, Link, Han, Xu
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-q3rn0-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Assessment of Electron-Proton Correlation Functionals for Vibrational Spectra of Shared-Proton Systems by Constrained Nuclear-Electronic Orbital Density Functional
Theory
1. 目的:
この論文の主な目的は、プロトン移動のメカニズムを理解するために、量子化学計算と分子動力学シミュレーションにおける核量子効果、特に量子核の非局在化効果を正確かつ効率的に計算するための制約付き核電子軌道（CNEO）フレームワークを用いて、難しいプロトン移動モードを体系的に調査することです。
2. 使用データ・情報:
この研究では、CNEOフレームワークを用いて、共有プロトンシステムの一連のプロトン移動モードを調査しました。さらに、既存の電子-プロトン相関機能の評価に焦点を当てています。特に、epc17-2 および epc17-1 という電子-プロトン相関機能を使用して、その性能を比較しました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、CNEOフレームワークを用いてプロトン移動の振動モードを正確に記述できることを示した点にあります。また、従来のDFTよりも優れた性能を示しました。特に、epc17-2 電子-プロトン相関機能を含むCNEOは、電子-プロトン相関機能を使用しないCNEOと同様の性能を発揮し、epc17-1機能は従来のDFTと同等の結果をもたらしました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、より正確な電子-プロトン相関機能の開発が挙げられます。現在の研究では、epc17-1機能が不十分な結果を示したため、改善が必要であることが示されています。また、CNEO振動スペクトル計算において、電子-プロトン相関機能を使用しないことを推奨していますが、将来的にはより精度の高い相関機能の開発が求められます。
title:
Assessment of Electron-Proton Correlation Functionals for Vibrational Spectra of Shared-Proton Systems by Constrained Nuclear-Electronic Orbital Density Functional
Theory
author:
Xi, Xu, Yuzhuo, Yang, Yuzhe, Zhang, Yang, Yang
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0xbvl?rft_dat=source%3Ddrss

Conformational Dynamics of the Pyrene Excimer
1. 目的:
本研究の目的は、ピレンエキシマーの独特な蛍光特性において重要な役割を果たす立体構造のダイナミクスについて理解を深めることです。特に、励起状態の挙動における複数の局所最小値の影響について探求しています。
2. 使用データ・情報:
本研究では、時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）と教師なし機械学習分析を組み合わせて、第一励起状態における安定なエキシマー幾何構造の多様なセットを同定し、特徴付けました。
3. 新規性・解決した問題:
本研究は、最も安定した積み重ねられたねじれたコンフォーマーに向かう迅速な構造再編成がエキシマーの光物理学を支配しており、放射緩和よりも優先されることを明らかにしました。このコンフォーマーは、特徴的な赤方偏移した構造のない蛍光放射を主に担っており、長い蛍光寿命と放射プロファイルの実験観察と一致します。これらの発見は、エキシマーの励起状態ダイナミクスに新たな洞察を提供し、有機エレクトロニクスから分子センシングまでの分野でのエキシマーベースの材料の設計に役立つ可能性があります。
4. 未解決問題:
エキシマーの励起状態ダイナミクスにおける他の潜在的な構造や、異なる環境条件下での挙動の詳細な理解が必要です。また、エキシマーを利用した新しい材料の開発に向けたさらなる研究が求められます。
title:
Conformational Dynamics of the Pyrene Excimer
author:
Mario, Barbatti, Giovanni, Parolin, Bidhan Chandra, Garain, Saikat, Mukherjee, Giovanni, Granucci, Stefano, Corni
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8hwr5?rft_dat=source%3Ddrss

Combining Machine-Learning and Classical Potentials for Grand Canonical Monte Carlo Simulation of Chemisorption
1. 目的:
この研究の主な目的は、化学吸着を効率的にシミュレートするための新しい計算方法を開発することです。具体的には、ガス分子と固体吸着剤との間に強い選択的な化学結合を形成する化学吸着を、グランドカノニカルモンテカルロ（GCMC）シミュレーションを用いてモデル化することを目指しています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、量子計算から抽出されたシミュレーションデータに基づいて訓練された機械学習による原子間ポテンシャル（MLIP）を使用しました。これにより、吸着剤と吸着物の相互作用を表現しています。また、吸着物-吸着物の相互作用は古典的ポテンシャルによって記述されています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、化学吸着をモデル化するために機械学習に基づく原子間ポテンシャルを用いた点にあります。これにより、従来の方法と比較して、実験データとの一致が向上し、計算コストを最小限に抑えつつ、より正確で効率的な吸着研究が可能になりました。これまでのGCMC方法は物理吸着プロセスに限定されていましたが、この研究により化学吸着プロセスも扱えるようになりました。
4. 未解決問題:
将来的には、この方法をさまざまな材料に適用し、その有効性と転送可能性をさらに検証する必要があります。また、より多くの実験データとの比較を行い、シミュレーションの精度を高めるための改善が求められます。さらに、機械学習モデルの訓練と最適化に関する研究も続ける必要があります。
title:
Combining Machine-Learning and Classical Potentials for Grand Canonical Monte Carlo Simulation of Chemisorption
author:
Binquan, Luan, Carine Ribeiro dos Santos, dos Santos, Bowen , Zheng, Felipe Lopes, Oliveira, Rodrigo , Neumann Barros Ferreira, Mathias , Steiner, Grace X., Gu
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zdw0l?rft_dat=source%3Ddrss

Investigations into the efficiency of computer-aided synthesis planning
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、機械学習モデルの効率を向上させて、推論時間を短縮し、実運用環境で展開されるモデルの炭素足跡を削減することです。特に、合成経路を生成するために使用される現在のモデルが非常に遅いため、代替トランスフォーマーアーキテクチャ、ナレッジディスティレーション（KD）、単純なハイパーパラメータ最適化を用いて、Chemformerモデルの推論時間を減少させる方法を調査します。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、化学反応の生成に関連するトランスフォーマーアーキテクチャを評価し、ナレッジディスティレーション（KD）を用いた特徴ベースおよび応答ベースのアプローチを検討しました。さらに、推論サンプル時間とモデル精度に基づいて最適化されたハイパーパラメータも使用されました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、KDとトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせることで、化学合成経路の生成におけるモデルの推論時間を削減する試みにあります。特に、モデルのサイズ削減と単一ステップの速度向上が重要であること、そして多段階検索の効率が単一ステップモデルの多様性と信頼性により大きく影響されることが示されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
KDを他の技術と組み合わせて使用することで、多段階の速度問題に対処する必要があります。また、モンテカルロ法に基づく多段階レトロシンセシスでは、探索と利用のバランスをとることが重要であり、単一ステップモデルの速度や炭素足跡の直接的な影響を上回ることがしばしばあります。これらの要因が検索プロセス中にどのように機能するかをさらに研究する必要があります。
title:
Investigations into the efficiency of computer-aided synthesis planning
author:
Peter B.R., Hartog, Annie M., Westerlund, Igor V., Tetko, Samuel, Genheden
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-q2v87?rft_dat=source%3Ddrss

Developing General Reactive Element-Based Machine Learning Potentials as the Main Computational Engine for Heterogeneous Catalysis
1. 目的:
与えられた論文では、機械学習ポテンシャル（MLP）を用いて、計算コストが高い量子力学計算を置き換えることで効率を大幅に向上させることを目指しています。特に、化学空間の広範囲かつ多様な領域を偏りなく探索し、一般的で反応性のあるMLPを開発することが主な目的です。
2. 使用データ・情報:
本研究では、想像上の化学物質の最適化（REICO）戦略を利用しています。これは、原子間の相互作用に焦点を当てることで、化学空間を偏りなく探索する手法です。さらに、異なる代表的な異種触媒反応計算をベンチマークに用い、密度汎関数理論（DFT）計算との定量的一致を確認しました。
3. 新規性と解決した問題:
本研究の新規性は、REICO戦略を用いることで、従来の系依存のサンプリング方法では十分にサンプルできなかった化学空間の広範な探索を可能にした点にあります。また、EMLPは構造や反応経路の明示的な入力なしで基本反応を正確に予測できるため、一般的で反応性のあるMLPの開発に成功しました。これにより、大規模で複雑なシステムにおけるDFT計算の置き換えが可能となります。
4. 未解決問題:
将来的には、さらに多様な化学系や反応条件下でのEMLPの有効性と汎用性を検証する必要があります。また、MLPの学習プロセスの最適化や、より広範な化学空間への適用性を高めるための研究が求められています。これには、新しいサンプリング手法や、異なる種類の化学反応に対するMLPの適応性を向上させる技術開発が含まれます。
title:
Developing General Reactive Element-Based Machine Learning Potentials as the Main Computational Engine for Heterogeneous Catalysis
author:
Peijun, Hu, Changxi, Yang, Chenyu, Wu, Wenbo, Xie, Daiqian, Xie
date:
2024-10-14
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-r8l6j?rft_dat=source%3Ddrss

A Hybrid Meta On-Top Functional for Multiconfiguration Pair-Density Functional Theory
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文では、多構成対密度汎関数理論（MC-PDFT）の発展のために、新たな方法として動的エネルギー密度を含むハイブリッドオントップ汎関数を提案し、それを最適化することを目的としています。この新しい汎関数は、MC23と呼ばれ、強く相関した系と弱く相関した系の両方で改善された性能を示すことが期待されています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
新しい汎関数の最適化には、多様な特性を持つ様々なシステムを含む新しいデータベースを用いました。このデータベースは、汎関数のパラメーターを訓練するために利用され、より正確な結果を導き出すための基盤となりました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、MC-PDFTにおいてメタGGAの翻訳が以前に提案されていなかったことにあります。提案されたハイブリッドオントップ汎関数は動的エネルギー密度を含むことで、KS-DFTの汎関数と比較して、強く相関した系と弱く相関した系の両方で等しく改善された性能を示すことができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
MC23汎関数のさらなる検証と改良が必要であり、特に異なるタイプの分子系や固体系での性能評価を行うことが挙げられます。また、MC-PDFTの理論自体のさらなる発展や、他の種類の汎関数との比較研究も重要な未解決問題です。
title:
A Hybrid Meta On-Top Functional for Multiconfiguration Pair-Density Functional Theory
author:
Donald, Truhlar, Jie J., Bao, Dayou, Zhang, Laura, Gagliardi, Shaoting, Zhang
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5hc8g-v2?rft_dat=source%3Ddrss

TADF-GEN: An Iterative and Self-improving
Method with Long-term Memory and Dynamic
Similarity Weight for Generating Thermally
Activated Delayed Fluorescence (TADF)
Molecules
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究は、次世代の有機発光ダイオード（OLED）の発光層材料として使用されることが期待される熱活性化遅延蛍光（TADF）分子の高速発見・生成を目的としています。TADF分子の化学的空間は広大であり、量子化学計算のコストが高く、探索と利用のトレードオフが難しいため、これまでの発見・生成は困難でした。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、1.3百万以上の分子の新しいデータセットを構築し、その中で39,000以上の分子にTD-DFT（時間依存密度汎関数理論）ラベル付きデータが含まれています。また、TADF特有のメトリクス、長期記憶（LTM）および動的類似性重み（DSW）などの特殊な実装を用いています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、TADF-GENと呼ばれる反復的かつ自己改善型のワークフローを導入したことにあります。これにより、様々なタイプとサイズのTADF分子の化学空間を初めて探索し、分子の多様性と性能の向上を実現しました。また、異なるTADFドメイン間での化学空間の効果的なナビゲーションが可能になり、生成された分子はTADF特性および多様性において優れていることが証明されました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、TADF分子のさらなる性能向上や、他のデータ不足領域（例えば、バッテリーや半導体材料など）での分子発見・生成のためのワークフローの適用可能性の拡大が挙げられます。また、オープンソースデータベースとの連携強化も重要な課題です。
title:
TADF-GEN: An Iterative and Self-improving
Method with Long-term Memory and Dynamic
Similarity Weight for Generating Thermally
Activated Delayed Fluorescence (TADF)
Molecules
author:
Longkun, Xu, Mingwei, Ge, Wei, Shao, Haishun, Jin, Mengxia, Liu, Qiang, Wang
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-jjjjk?rft_dat=source%3Ddrss

Robust Automated Equilibration Detection for Molecular Simulations
1. 与えられた論文の目的:
分子シミュレーションから算出される量は、初期の非代表的な設定からのバイアスの影響を受けることが多いため、そのバイアスを減少させるために初期データを通常破棄します。この論文では、自動的な切り捨て点選択の方法を評価し、改良することが目的です。特に、Choderaの方法とWhiteのマージナル標準誤差ルールを再構成して、自己相関の扱いに差をつけた複数の切り捨て点選択のヒューリスティックを提供します。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、長期の絶対結合自由エネルギー計算から得られた自由エネルギー変化の推定値に基づいてモデル化された合成時系列のアンサンブルを使用しています。これらのデータを用いて、自己相関をどの程度考慮するかによって異なる切り捨て点選択方法の性能を評価しました。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、Choderaの方法に相当するものを含む、自己相関の異なる扱いに基づく切り捨て点選択のヒューリスティックのスペクトルを提供することにあります。また、自己相関をより徹底的に考慮する方法は遅くて変動する切り捨て時刻を示し、それが最適な切り捨て点に比べて遅れることを明らかにしました。これにより、バイアスと分散のバランスをとる方法を推奨することで、一貫したパフォーマンスを達成する方法を提案しました。
4. 未解決の問題:
自己相関の影響を完全に理解し、最適な切り捨て点を決定するためのさらなる研究が必要です。また、異なるタイプの分子シミュレーションや異なるシミュレーション条件におけるこれらの方法の適用性と効果を評価する必要があります。さらに、実際の分子シミュレーションデータに対するこれらの方法の適用と評価も今後の課題です。
title:
Robust Automated Equilibration Detection for Molecular Simulations
author:
Finlay, Clark, Daniel, Cole, Julien, Michel
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ltphc?rft_dat=source%3Ddrss

From Reverse Phase Chromatography to HILIC: Graph Trans-formers Power Method-Independent Machine Learning of Retention Times
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、液体クロマトグラフィー（LC）における異なる方法間での保持時間（RT）を比較することが困難である問題を解決するために、方法に依存しない保持時間の予測を行う新しいグラフトランスフォーマー「Graphormer-RT」を開発することです。これにより、タンデム質量分析（MS2）において偽陽性率の低減、同重体種の区別、ペプチドの同定の改善が期待されます。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、RepoRTデータセットを使用しました。このデータセットには、142,688個の逆相（RP）保持時間（191の方法）と4,373個のHILIC保持時間（49の方法）が含まれています。これらのデータを用いて、保持時間の予測モデルの開発と評価が行われました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、異なるLC方法間での保持時間を予測する初めての「方法に依存しない」アプローチを提供する点にあります。Graphormer-RTは、以前の記録を大幅に上回る精度で保持時間を予測することができ、特に逆相モデルでは平均絶対誤差（MAE）が29.3±0.6秒、HILICモデルでは42.4±2.9秒という結果を達成しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、この概念実証の研究をさらに拡張し、自動化されたLCワークフローの機械最適化や、LC-MS2測定における未知の分析物のインシリコ注釈など、さらなる応用が可能です。これには、さらに多様な方法や条件を含むデータセットの拡充、予測モデルのさらなる改善が必要とされます。
title:
From Reverse Phase Chromatography to HILIC: Graph Trans-formers Power Method-Independent Machine Learning of Retention Times
author:
Cailum, Stienstra, Emir, Nazdrajić, W. Scott, Hopkins
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-gh05j?rft_dat=source%3Ddrss

Tautomerization Between Vinyl Alcohol and Acetaldehyde During Catalytic Ethanol Oxidation: The Effect of Water Molecules
1. 目的:
この研究の目的は、エタノール酸化反応(EOR)の遷移動態を完全に理解するために、反応ネットワークにおける中間体間の水素移動反応を含める必要性を検討することです。また、複雑なEORネットワークにおける最小基元反応(MERs)の要件を調査し、見かけの反応速度と生成物選択性を計算することも目的としています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、密度汎関数理論(DFT)計算を用いて、触媒としてのIr(100)表面と1つまたは2つの水分子の影響を調べました。特に、ビニルアルコール(VA)とアセトアルデヒド(AA)間の異性化反応（タウトメリゼーション）に焦点を当てています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、水分子がEOR中のVA-AAタウトメリゼーションを触媒することを示した点にあります。先行研究ではIr(100)がVA-AAタウトメリゼーション障壁を大幅に下げることはないとされていましたが、水分子の存在がタウトメリゼーション障壁を顕著に下げることを明らかにしました。
4. 未解決問題:
将来的には、他の触媒表面や異なる条件下での水分子の効果をさらに詳細に調査する必要があります。また、EORネットワーク内の他の基元反応に対する水分子の影響も解明することが求められます。これにより、EORのメカニズムをより深く理解し、効率的な触媒設計に寄与することができるでしょう。
title:
Tautomerization Between Vinyl Alcohol and Acetaldehyde During Catalytic Ethanol Oxidation: The Effect of Water Molecules
author:
Lichang, Wang, Ruitao, Wu, Rotimi, Ore
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-d9tgl?rft_dat=source%3Ddrss

Core Flipping in Lead Optimization: Rank Ordering using Multisite λ Dynamics
1. 与えられた論文の目的:
構造ベースの薬物発見において、ターゲット受容体に結合したリガンドの信頼性の高い構造モデルは、類似した一連の化合物の構造活性関係を確立するために重要です。本研究では、異なるリガンドポーズ間の相対的な結合親和性を決定するための新しい方法論を提案しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、多サイトλダイナミクス法を使用した相対結合自由エネルギー計算に基づく方法論を用いています。また、デュアルトポロジーアプローチと距離拘束スキームを導入し、一歩の摂動を用いて適用された拘束の寄与を計算する新しい戦略を導入しています。さらに、2つの製薬に関連するターゲットと実験的に特徴づけられた類似系列からの8つの化合物を用いてアプローチの妥当性と予測能力を検証しています。
3. 新規性および解決できた問題:
提案された方法論は、異なるリガンドポーズ間の相対的な結合親和性を正確に比較することができる点に新規性があります。特に、X線ポーズを代替的なフリップポーズよりも有利であると正しくランク付けすることができました。また、FEP/MBARを使用した場合の収束問題を克服し、不確実性を小さくする方法を提案しました。
4. 未解決の問題:
提案された方法論は、2つ以上のポーズを単一のシミュレーションでランク付けすることが可能であり、また、異なるスキャフォールドの結合を評価するためにも適用可能ですが、より複雑な系における拡張性や適用性についてはさらなる研究が必要です。また、異なるリガンドの結合モードの予測やフラグメントのランキング、コアホッピングケースの評価など、他の応用分野における効果的な利用方法についても検討する必要があります。
title:
Core Flipping in Lead Optimization: Rank Ordering using Multisite λ Dynamics
author:
Parveen, Gartan, Charles L., Brooks III, Nathalie, Reuter
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-089n1-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Failure of the DFT Ladder for the Fulminic Acid Challenge
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、歴史的に重要なフルミン酸（HCNO）分子の特性を473種類の密度汎関数を用いて計算し、化学的に挑戦的なシステムに対する現代の密度汎関数理論（DFT）の性能を評価することを目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、フルミン酸の幾何学的パラメータ、振動周波数、直線性への障壁、HCN-O解離エネルギーに関する徹底的な表と統計分析が行われました。473種類のDFT汎関数が用いられ、それぞれの汎関数がフルミン酸の特性をどのように表現するかが調査されました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、非常に多くのDFT汎関数を用いてフルミン酸という困難な分子の特性を評価した点にあります。しかし、DFT汎関数がフルミン酸の準直線/準曲線問題を解決できないこと、また高ランクのDFT汎関数がHCN + O(3P) → HCNO反応エネルギーで大きな誤りを生じることが明らかにされました。
4. 未解決の問題:
現在のDFTの近似方法では、フルミン酸の平衡構造、H-C-N曲げ振動周波数、生成エンタルピーについての一致や収束を得ることができないため、これらの問題の解決が未来の課題として残されています。また、人気のある分散補正が共有結合特性やフルミン酸の熱化学に与える副作用についての追加分析も必要です。
title:
Failure of the DFT Ladder for the Fulminic Acid Challenge
author:
Ashley M., Allen, Laura N., Olive Dornshuld, Patricia A., Gonzalez Franco, Wesley D. , Allen, Henry F. , Schaefer III
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-9vzls?rft_dat=source%3Ddrss

Alarming structural error rates in MOF databases used in data driven workflows identified via a novel metal oxidation state-based method
1. 目的:
この論文の主な目的は、金属有機フレームワーク（MOF）の開発を促進するために、高スループットの計算スクリーニングと機械学習（ML）手法を利用する際の「計算準備完了」MOFデータベースの構造的正確性を評価することです。MOFの合成とテストが労働集約的なため、計算とMLの手法が重要視されていますが、使用されるデータベースの構造的忠実度はほとんど未評価であったため、この問題に対処することが目的です。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、人気のあるCoREデータベースから約16,000のMOF構造を手動で検証し、金属の酸化状態に基づいて化学的に無効な構造を検出するアルゴリズムMOSAECを導入しました。さらに、14の主要な実験的および仮説的なMOFデータベースを系統的に調査し、それらのデータベースに含まれる190万以上のMOFの構造エラー率を評価しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、MOFデータベースの構造的正確性を定量的に評価するためのアルゴリズムMOSAECを開発した点にあります。MOSAECは95%の精度で誤った構造を検出することができ、MOFデータベースにおける構造エラー率が40%を超えることが多いという問題を明らかにしました。これにより、MOFの研究と開発において、データベースの信頼性が向上し、より効率的な材料のスクリーニングが可能になります。
4. 未解決問題:
将来的には、MOFデータベースの構造エラーをさらに減少させるための改善策が必要です。また、MOSAECアルゴリズムのさらなる精度向上や、他の潜在的なエラータイプを検出するための拡張も考慮されるべきです。さらに、MOFの合成プロセスを最適化するための実験的検証と、新しいMOFの設計と開発を加速するための計算手法の統合が重要な課題となります。
title:
Alarming structural error rates in MOF databases used in data driven workflows identified via a novel metal oxidation state-based method
author:
Tom, Woo, Andrew, White, Jake, Burner, Marco , Gibaldi, R. Alex, Mayo
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ftsv3?rft_dat=source%3Ddrss

Intrinsic point defect tolerance in selenium for indoor and tandem photovoltaics
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、セレン（Se）を用いた太陽電池の効率に影響を与える要因を解明し、Seが持つ独特の構造的特徴と広いバンドギャップを活用することです。特に、Se太陽電池が放射限界に対して達成可能な効率の約三分の一にしか達していない原因として、開放回路電圧の低さが挙げられています。この問題を解決するために、点欠陥の化学を探求し、その結果を最先端のPVデバイスの薄膜研究と組み合わせて分析しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、第一原理計算と実験的研究を組み合わせています。具体的には、最先端のPVデバイスから得られる薄膜についての研究を行い、t-Se（三斜セレン）の点欠陥の化学を解析しています。また、自己空孔、水素、窒素族元素、ハロゲンの不純物による低エネルギーの両性欠陥の形成能力についても調査しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、t-Seの点欠陥化学を深く探求し、その結果をPVデバイスの性能向上に直結させる点にあります。特に、t-Seの螺旋状のチェーンが再構成され、低エネルギーの両性欠陥を形成する能力を明らかにしました。また、固有の点欠陥が放射非再結合中心を形成せず、PV性能が他の要因によって制限されていることを示唆しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、Seを用いた太陽電池の全性能ポテンシャルを引き出すために、インターフェースの最適化や拡張された構造的不完全性の問題に取り組む必要があります。点欠陥がPV性能に与える影響を理解した上で、これらの構造的問題を解決することが、効率的なSe太陽電池の開発には不可欠です。
title:
Intrinsic point defect tolerance in selenium for indoor and tandem photovoltaics
author:
Seán R., Kavanagh, Rasmus S., Nielsen, John L., Hansen, Rasmus S., Davidsen, Ole , Hansen, Alp E., Samli, Peter C., Vesborg, David O., Scanlon, Aron, Walsh
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-91h02?rft_dat=source%3Ddrss

Enhancing Reverse Intersystem Crossing with Extended Inverted Singlet-Triplet (X−INVEST) systems
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、有機発光ダイオード（OLED）の内部量子効率を向上させる新しい戦略を提案することです。具体的には、逆インターシステムクロッシング（RISC）プロセスを強化することにより、エネルギーの下降プロセスを利用して、効率的なスピン変換プロセスを促進することを目指しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、波動関数に基づく方法（NEVPT2、EOM-CCSD、SCS-CC2）を使用して、電子構造の特性を理解するために詳細な分子軌道分布の検討を行いました。さらに、原理から計算された非放射率定数を動力学モデルに供給し、スピン変換プロセスと発光S1励起状態の集団を促進する新しい経路を開くための拡張INVEST（X-INVEST）設計戦略を示しました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、トリアングレンのコアを拡張し、二つのINVESTトリアングレンユニットを接続してUthrene-およびZethrene様のシステムを形成する新しい設計戦略を提案した点にあります。これにより、最低のシングレットとトリプレットの励起状態間のエネルギー近接を実現し、場合によってはそのエネルギー逆転を引き起こすことができました。これは、スピン変換プロセスを促進し、効率的な発光を実現するための重要なステップです。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、提案された設計戦略のさらなる最適化、特に実際のデバイスへの応用において、これらの分子システムの安定性や製造プロセスの改善が挙げられます。また、異なる原子でドープされた他の分子構造の可能性を探ることも重要です。これにより、より広範な応用と効率的な有機電子デバイスの開発が期待されます。
title:
Enhancing Reverse Intersystem Crossing with Extended Inverted Singlet-Triplet (X−INVEST) systems
author:
Yoann, Olivier, Gaetano, Ricci, Alessandro, Landi, Juan Carlos, Sancho Garcia
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5q627?rft_dat=source%3Ddrss

High-Pressure Electrides: A Quantum Chemical Perspective
1. 目的:
この論文の主な目的は、高圧下での物質の挙動についての従来の理解、特にトーマス・フェルミ・ディラック（TFD）モデルの限界を再評価し、高圧電子化物（HPEs）の特性と識別に関する理論的な分析ツールをレビューし、その理解を深めることです。また、HPEsの電子構造を合理的に説明するモデルを提示し、理論的に計算された電荷局在の実験的証拠を提供するための技術開発を促進することも目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
この論文では、電子密度のトポロジカル分析や電子局在関数など、理論的な分析ツールを用いてHPEsを識別し、特徴づけるためのガイドラインを提案しています。また、さまざまな元素や化合物が高圧下でエレクトライドになることを示唆する第一原理計算も取り入れられています。
3. 新規性と解決された問題:
この論文の新規性は、TFDモデルが説明できない、ナトリウムなどの元素における高圧駆動の複雑な構造遷移を理解する新たな視点を提供している点にあります。また、エレクトライドとしての振る舞いを示す高圧下の物質の特性に光を当て、これまでの常圧下の分子エレクトライドに関する研究を高圧環境に拡張しています。
4. 未解決の問題:
将来的には、理論的に計算された電荷局在を検証する実験技術の開発が必要です。また、HPEsのより詳細な電子構造を解明するためのさらなる理論的・実験的研究が求められています。これにより、高圧下での物質の挙動のより深い理解につながることが期待されます。
title:
High-Pressure Electrides: A Quantum Chemical Perspective
author:
Stefano, Racioppi, Eva, Zurek
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vx1df-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Widespread misinterpretation of pKa terminology for zwitterionic compounds and its consequences
1. 目的:
この論文は、薬物設計、環境運命研究、化学製造など多くの分野で重要な、溶質が溶媒にプロトンを供与する傾向を定量化する酸解離定数（pKa）に関する誤解と混乱を明らかにし、解決することを目的としています。特に、ジワイオン化合物の「酸性」と「塩基性」のpKa値の定義に関する体系的な混乱を検討し、データセットの正確な記述とpKa予測モデルの改善を提案しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、広く使用され信頼されているChEMBLデータベースを含むデータリポジトリにおけるpKaデータの誤表記を例に挙げています。これらのデータセットはpKa予測モデルの訓練データとして広く使用されており、データの混乱や誤りがモデルの性能低下を招いていると指摘しています。
3. 新規性と解決した問題:
この論文の新規性は、ジワイオン化合物の酸性および塩基性pKa値の定義に関する混乱を系統的に検討し、その問題点を明らかにした点にあります。また、酸塩基現象の記述、pKa予測モデルの訓練、およびpKaデータセットの管理に関する提案を行うことで、データの誤解と誤表記の問題を解決するための道を開いています。
4. 未解決問題:
今後の課題として、提案された記述方法やモデル訓練の方法を実際に適用し、その効果を検証する必要があります。また、他のデータリポジトリにおける同様の問題の調査や、さらに広範な化学物質に対するpKa値の正確な予測とデータ管理の改善が求められます。
title:
Widespread misinterpretation of pKa terminology for zwitterionic compounds and its consequences
author:
Jonathan, Zheng, Ivo, Leito, William, Green
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-msd0q-v3?rft_dat=source%3Ddrss

Electrostatic aspect of the proton reactivity in concentrated electrolyte solutions
1. 目的:
この研究の目的は、水溶性電解質を用いたリチウムイオン電池の電気化学的安定性を改善することです。特に、高濃度のLiCl溶液における水素発生反応（HER）のポテンシャルシフトを調査し、HER活性に及ぼす影響を理解することを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、密度汎関数理論に基づく分子動力学（MD）シミュレーションとプロトン挿入法を用いてデータを生成しました。また、有限場MDシミュレーションを利用して、液相のポアソンポテンシャルがHER活性に与える影響を調査しました。このデータは、DFTと点電荷モデルの両方から得られた値と比較されました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、高濃度電解質溶液におけるプロトンの反応性の基礎熱力学を明らかにした点にあります。特に、酸性条件下での塩濃度が増加するとHER活性が顕著に上昇すること、またアルカリ条件下では相対的に一定であることを発見しました。これにより、水溶性電解質を用いたリチウムイオン電池の設計において、HERの抑制と電気化学的窓の拡大が可能となります。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、他の電解質システムにおけるHER活性の挙動を調べること、さらにはHER抑制メカニズムの詳細な解明が挙げられます。また、リアルな電池システムでの実験的検証も必要です。これにより、より広範囲な電解質システムにおける安定性と効率の向上が期待されます。
title:
Electrostatic aspect of the proton reactivity in concentrated electrolyte solutions
author:
Chao, Zhang, Alicia, van Hees
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0v3ks?rft_dat=source%3Ddrss

Elucidating the Proton Source for CO2 Electro-reduction on Cu(100) using Many-body Perturbation Theory
1. 目的:
この研究の主な目的は、銅表面での電気化学的CO2還元反応（CO2RR）におけるC1製品の生成過程での速度決定的なステップであるCOのプロトン化メカニズムとそのプロトン源についての詳細な理解を深めることです。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、多体摂動理論に基づくランダム位相近似（RPA）と線形化ポアソン・ボルツマン方程式を組み合わせて溶媒効果をモデル化し、表面充電方法を用いて電気化学的ポテンシャルの影響を考慮しました。また、中性またはアルカリ性電解質における広範囲のポテンシャルでのCOからCOHへの還元において、表面に吸着した水がプロトン源として作用することを明らかにしました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、RPAを用いることで従来の密度汎関数理論（DFT-GGA）が抱える吸着剤-金属間相互作用や表面安定性の記述の問題を克服し、*COのプロトン化反応の正確なメカニズムとプロトン源を特定した点にあります。特に、高度に負のポテンシャルでの溶媒水が主要なプロトンドナーとなることや、複数の競合するメカニズムが観察されたことも新しい発見です。
4. 未解決問題:
将来的には、他の金属表面でのCO2RRにおけるプロトン転移メカニズムの詳細な解析や、異なる電解質環境での反応メカニズムの違いを理解するための研究が必要です。また、RPAの計算手法をさらに改善し、より広範な化学反応に対しての適用性を高めることも重要な課題とされています。
title:
Elucidating the Proton Source for CO2 Electro-reduction on Cu(100) using Many-body Perturbation Theory
author:
Dongfang, Cheng, Ziyang , Wei, Philippe, Sautet
date:
2024-10-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-l6k5g?rft_dat=source%3Ddrss

Improved description of environment and vibronic effects with electrostatically embedded ML potentials
1. 目的:
この研究は、光スペクトルと励起状態ダイナミクスのシミュレーションにおいて、環境効果とビブロニック効果を組み込むことを目的としています。具体的には、分子動力学と励起状態計算を組み合わせることで、周波数依存のシステム-バス結合強度を記述するスペクトル密度を推定します。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、EMLEシミュレーションとQM/MMPolの分極可能な埋め込みモデルを組み合わせて、3-メチルインドール（トリプトファンのクロモフォリック部分）の励起状態とスペクトル密度を計算しました。これにより、生物学的な機能を媒介するトリプトファンの光物理学と生物学的運動の時間スケールとの相互関係を正確に調査することが可能になります。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、電気的に埋め込まれたMLポテンシャルに基づくEMLEシミュレーションとQM/MMPolの分極可能な埋め込みモデルを組み合わせる多重スケール戦略を採用した点にあります。これにより、古典的力場を使用する際の不正確さを克服し、励起状態法とのミスマッチを解決しました。その結果、ab initio QM/MMに忠実に再現する高精度な結果を提供することができました。
4. 未解決の問題:
この研究では、トリプトファンや他の生物系の光物理学と生物学的運動の時間スケールとの相互関係をより詳細に調査するための正確な方法を提供していますが、他の生物分子や複雑な生物学的システムに対するこのアプローチの適用可能性や拡張性についてはさらに検討が必要です。また、実験データとの比較を通じて、このシミュレーション手法の精度をさらに検証し、改善する必要があります。
title:
Improved description of environment and vibronic effects with electrostatically embedded ML potentials
author:
Kirill, Zinovjev, Carles, Curutchet
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-kvhzf?rft_dat=source%3Ddrss

Thermodynamics of Solids Including Anharmonicity Through Quasiparticle Theory
1. 目的:
与えられた論文では、熱力学的性質を任意の温度と圧力の条件下で計算するための主要な計算方法である準調和近似（QHA）と密度汎関数理論を組み合わせた手法の問題点を解決する新しい手法を提案しています。具体的には、高温限界での体積やその他の性質に関する誤った予測や、動的に安定化された構造をモデル化できないというQHAの欠点を克服することを目指しています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、n次の力定数をランダムに変位した構成と正則化回帰を用いて計算し、自己整合的調和近似（SCHA）内で温度依存効果的調和周波数omega(V,T)を計算し、アレンの準粒子（QP）理論を用いて効果的周波数から非調和エントロピーを計算し、デバイ様の数値モデルを用いてQPエントロピーから他の熱力学的性質を計算するという4つの要素に基づいて新しい手法を提案しています。
3. 新規性や解決できた問題:
提案された手法は、QHAの計算複雑性と同等でありながら、非調和効果を任意の次数まで取り入れることができる点に新規性があります。また、低温限界でQHAと一致する予測を行いつつ、高温でのQHAの誤りを排除し、実験で観測されるすべての熱力学的性質の振る舞いを回復することができました。さらに、QHAでは不可能だった動的に安定化された相の熱力学的性質を予測することも可能になりました。
4. 将来の課題:
提案手法のさらなる検証と改良、特に異なる種類の物質や複雑な相に対する適用性の拡大が挙げられます。また、計算効率の向上や、より広範な条件下での精度の検証も重要な課題です。
title:
Thermodynamics of Solids Including Anharmonicity Through Quasiparticle Theory
author:
Alberto, Otero de la Roza, Ernesto, Blancas, Álvaro, Lobato, Fernando, Izquierdo Ruiz, Antonio M., Márquez, J. Manuel, Recio, Pinku, Nath, José J., Plata
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-tpm29-v3?rft_dat=source%3Ddrss

Data-efficient modeling of catalytic reactions via enhanced sampling and on-the-fly learning of machine learning potentials
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文では、触媒の反応性を運用条件下でシミュレートすることが目的です。触媒の動的な性質と電子構造計算の高い計算コストに対処するために、機械学習ポテンシャルを使用して、コストの一部でダイナミクスをシミュレートする方法を提案しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、反応に関連するすべての関連設定を含むデータセットが必要です。特に、反応的な設定を含む必要があります。さらに、ガウス過程を用いて遷移パスを発見し、グラフニューラルネットワークを用いて均一に正確な記述を得るためのデータが使用されています。必要な設定は、局所環境の不確実性に基づいたデータ効率の良いアクティブラーニング（DEAL）手順を通じて抽出されました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、データ効率の良い方法で反応ポテンシャルを構築するスキームを提示した点にあります。これは、強化サンプリング方法とガウス過程、そしてグラフニューラルネットワークを組み合わせることで達成されました。このアプローチにより、反応設定を効率的にサンプリングし、異なるアクセス可能な経路から反応設定を抽出することができました。これにより、ダイナミックな条件下での複雑なプロセスに対する顕微鏡的な洞察を提供する能力を示しました。
4. 未解決の問題:
将来の課題としては、他の種類の化学反応や異なる触媒に対しても同様のアプローチを適用し、その効果を検証することが挙げられます。また、さらにデータ効率を向上させる方法や、より広範な化学反応に適用可能なモデルの開発も重要な課題です。
title:
Data-efficient modeling of catalytic reactions via enhanced sampling and on-the-fly learning of machine learning potentials
author:
Luigi, Bonati, Simone, Perego
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-nsp7n-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Electronic structure methods for simulating the applied potential in semiconductor electrochemistry
1. 目的:
与えられた論文では、半導体電極（SCE）の複雑な電気化学を理解することが主な目的です。具体的には、半導体-電解質界面のシミュレーションにおいて適用される電極電位を記述するための電子構造法についてレビューしています。
2. 使用したデータや情報:
このレビューでは、半導体の容量、特に空間電荷領域と表面効果、および電解質二重層の容量を正確にモデル化する必要性に焦点を当てています。これらの物理化学的な複雑さが、半導体電極の原子レベルモデルの開発をどのように困難にしているか、また、計算水素電極、容量修正、大正準密度汎関数理論（DFT）、グリーン関数法が半導体電極のモデリングにどのように影響を与えるかについて議論しています。
3. 新規性や解決した問題:
この研究の新規性は、半導体電極の電子構造を記述する際に、従来の金属電極とは異なる特有の課題に対処することにあります。具体的には、半導体のキャパシタンスモデリングの正確さを向上させる方法を提案し、これにより半導体電極のより精密なシミュレーションが可能になることを示しています。
4. 未解決問題:
今後取り組むべき未解決の問題として、先進的な原子レベルの半導体電極モデルを大正準、一定内部電位の密度汎関数理論やグリーン関数法と統合することが挙げられます。これにより、半導体電極のシミュレーションの精度をさらに向上させることが期待されます。
title:
Electronic structure methods for simulating the applied potential in semiconductor electrochemistry
author:
Marko, Melander, Kayvan, Moradi
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-r6xlh?rft_dat=source%3Ddrss

GOCIA: grand canonical Global Optimizer for Clusters, Interfaces, and Adsorbates
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文は、異種触媒や機能材料の活性化または非活性化に関与する表面および界面の再構築を理解することを目的としています。このような変動的でメタ安定な領域における原子レベルでの洞察を提供するために、統計的アンサンブル表現を構築することが重要ですが、非整合再構築や混合吸着物の異なるカバレッジを持つシステムでは特に困難です。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
論文では、GOCIAという一般目的のグローバルオプティマイザーを使用しており、これは大正準遺伝アルゴリズム（GCGA）を特徴としています。GCGAは、大正準ポテンシャルに基づいたターゲット関数を使用し、組成空間を進化させます。GOCIAは、クラスターから表面まで、熱触媒から電気触媒まで、様々な触媒システムに適用されています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、GCGAという新しいアルゴリズムを用いて、組成空間を横断しながら触媒システムの化学空間を探索することができる点にあります。これにより、非整合再構築や混合吸着物のカバレッジが異なるシステムにおける表面と界面のダイナミックな挙動を詳細に理解することが可能となり、触媒の活性化または非活性化に対する原子レベルでの洞察を提供することができました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに複雑なシステムや実際の環境下での触媒反応条件を模倣するためのアルゴリズムの改善が必要です。また、GOCIAのアプローチを他の機能材料や触媒以外の分野に拡張することで、さらなる応用可能性を探ることも重要な課題です。
title:
GOCIA: grand canonical Global Optimizer for Clusters, Interfaces, and Adsorbates
author:
Zisheng, Zhang, Winston, Gee, Robert H., Lavroff, Anastassia N., Alexandrova
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-cw1tt-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Delocalization error poisons the density-functional many-body expansion
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文は、大規模量子化学計算を小さなサブシステムに分割する多体展開法に基づいて、特に水や水溶液イオンの古典的力場の電子構造データへの適合や機械学習の基盤としての利用が進んでいます。しかし、この研究では半局所密度汎関数理論に基づく多体展開が、イオン-水相互作用において激しい振動やエラーの蓄積を引き起こすことを示しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、F−(H2O)Nのクラスター（N >= 15）を例に挙げ、半局所密度汎関数理論に基づく多体展開を用いた計算を行い、その結果を分析しています。また、ハイブリッド汎関数、メタ一般化勾配近似（wB97X-V、SCAN、SCAN0など）の効果も評価されています。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、半局所密度汎関数理論に基づく多体展開がイオン-水相互作用においてエラーが発生しやすいことを明らかにした点にあります。これまで小さな水クラスターでは問題が見過ごされがちでしたが、やや大きなクラスターで問題が顕著になることを示しました。また、ハイブリッド汎関数を用いることで問題を緩和できることも示していますが、そのためには正確な交換の割合が50%以上である必要があります。
4. 未解決の問題:
この研究では、エネルギーに基づくスクリーニングが有効であることを示しましたが、他の緩和戦略（対位補正、密度補正、誘電体連続境界条件）が問題の振動を抑制するのに十分でないことが示されています。今後の研究では、これらの緩和戦略を改善するか、または新たなアプローチを開発する必要があります。さらに、多体展開と密度汎関数理論の組み合わせにおいては、極めて慎重な検討が必要であることが示唆されています。
title:
Delocalization error poisons the density-functional many-body expansion
author:
John, Herbert, Dustin, Broderick
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5tt53-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Assessing the Partial Hessian Approximation in QM/MM-based Vibrational Analysis
1. 目的:
この研究では、QM/MM（量子力学/分子力学）システムにおいて、全ヘッセ行列の計算が計算上非現実的であるため、部分ヘッセ行列近似を用いた振動解析の精度と適用性を調査しています。特に、QMサブシステムに属するヘッセ行列のみを計算する、部分ヘッセ振動解析（PHVA）アプローチの使用に焦点を当てています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、小さく剛性のある溶質-溶媒システムを対象に、部分ヘッセ近似の影響を調査するために、局所正規モード、調和周波数、調和IRおよびラマン強度を全ヘッセ行列を用いて得られたものと比較しています。また、QM/MMタイプの埋め込みアプローチを用いて計算された部分ヘッセを、QMレベルで計算された部分ヘッセと比較することにより、QM/MMがPHVAに導入する誤差を定量化しています。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、部分ヘッセ行列近似を用いた場合の局所正規モードや調和周波数に与える影響を詳細に分析し、QM/MM法と組み合わせた際の誤差を定量化する点にあります。また、QMサブシステムの翻訳や回転に似た正規モードの出現を識別し、除去する方法を提案しており、これによりより正確な振動解析が可能になります。
4. 未解決問題:
将来的には、より大きなシステムや異なる種類の溶質に対する部分ヘッセ行列近似の影響を調査すること、また、QM/MM法を用いた場合の他の種類の誤差に対する影響をさらに詳細に分析することが挙げられます。さらに、QMサブシステムとMMサブシステム間の相互作用をより正確にモデル化する手法の開発も重要な課題です。
title:
Assessing the Partial Hessian Approximation in QM/MM-based Vibrational Analysis
author:
Jógvan Magnus Haugaard, Olsen, Jonas, Vester
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-63t4k-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Linear and nonlinear optical response based on the GW-Bethe-Salpeter and Kadanoff-Baym approaches for two-dimensional layered semiconductor materials
1. 目的:
この研究は、2D層状半導体である遷移金属カルコゲナイド（TMC）の非線形光学特性を理解し、評価することを目的としています。特に、非線形応答のための最も有利な結晶配列であるAB層積み重ねに焦点を当て、材料の厚さに関係なく非ゼロの非対角χ^(2n')テンソル要素が生じる理由を調査しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、単層（ML）およびバルクTMC結晶のバンド構造と線形・非線形光学応答に関する第一原理多体計算を行っています。これにはGW-Bethe-SalpeterおよびKadanoff-Baymアプローチを使用し、多体バンドギャップの再正規化とエキシトン効果を考慮に入れています。また、群論と表現論を用いて線形および非線形光学選択規則の詳細な分析を行い、結晶の対称性とバンドの軌道特性との強い関連を示しています。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、2D半導体材料における高次高調波生成（HHG）を含むχ^(n)非線形応答の一般的な公式を導出した点にあります。また、ML GaSにおける反結合エキシトンの発見や、大きな質量の元素を選択することで非線形応答を増加させる方法を提案することで、2Dおよび3D TMCsのエキシトンの明暗特性の違いを説明しました。これらの結果は、実験測定との良好な一致を達成しています。
4. 未解決問題:
将来の課題としては、特にHHG領域における理論的および実験的研究がまだ少ないため、この領域におけるさらなる研究が必要です。また、非線形応答の強化に寄与する他の要因やメカニズムの解明、さらには新しい材料の予測および評価も重要な課題です。
title:
Linear and nonlinear optical response based on the GW-Bethe-Salpeter and Kadanoff-Baym approaches for two-dimensional layered semiconductor materials
author:
Dmitry, Skachkov, Michael, Leuenberger, Dirk, Englund
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-9fv14-v2?rft_dat=source%3Ddrss

Towards Accurate and Efficient Anharmonic Vibrational Frequencies with the Universal Interatomic Potential ANI-1ccx-gelu and Its Fine-Tuning
1. 与えられた論文の目的:
分子の非調和振動モードを計算し、実験スペクトルを解釈することは、現代の計算化学における最も興味深い課題の一つです。しかし、従来の量子力学(QM)メソッドはこのアプリケーションに対してコストが高いため、機械学習技術が従来のQMメソッドを代替する有力なツールとして登場しています。この論文では、特にユニバーサル間原子ポテンシャル(UIP)が従来のQMメソッドよりもコストの割に正確な結果を提供する可能性があるとされています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、特にANI-1ccxという代表的なUIPが熱化学特性に対して優れた性能を示しているにも関わらず、非調和周波数の計算には失敗することが明らかにされています。これは、活性化関数の選択が原因であると指摘されています。また、GELU活性化関数を用いたANI-1ccxの改良版であるANI-1ccx-geluが導入され、それがIR非調和周波数を合理的な精度で計算できることが示されています。
3. 新規性や解決できた問題:
本研究の新規性は、UIPの性能評価に非調和周波数の計算を追加することを提案し、特定の活性化関数が非調和周波数の計算における性能にどのように影響を与えるかを明らかにした点にあります。また、ANI-1ccx-geluという新しいUIPの導入により、非調和周波数の計算において合理的な精度を達成できるようになりました。
4. 未解決問題:
ANI-1ccx-geluの全体的な品質と特定の分子に対する非調和周波数の非常に正確な計算を実現するための微調整の能力を向上させる必要があります。さらに、UIPの全体的な品質と微調整の能力を改善するための努力が必要です。
title:
Towards Accurate and Efficient Anharmonic Vibrational Frequencies with the Universal Interatomic Potential ANI-1ccx-gelu and Its Fine-Tuning
author:
Pavlo O., Dral, Seyedeh Fatemeh, Alavi, Yuxinxin, Chen, Yi-Fan, Hou, Fuchun, Ge, Peikun, Zheng
date:
2024-10-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-c8s16?rft_dat=source%3Ddrss

Evaluating Cost and Accuracy in Two-Point Complete Basis Set Extrapolation Schemes Using Efficient Diffuse Basis Sets
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、電子構造法の完全基底集合（CBS）極限を得るために、より低コストで効率的な方法を提案することです。具体的には、より小さい基底セットを用いた二点外挿法を用いてCBS極限に外挿することにより、計算コストを抑えつつ、精度の良い結果を得る方法を探求しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、aug-cc-pVXZ（X = D, T, Q, 5, 6）基底セットペアを用いた新しい広範なデータセットに対して、二点外挿スキームを訓練しました。また、より少ない拡散関数を含む小さなjun-cc-pVXZやjul-cc-pVXZ基底セットも使用しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、以前の二点外挿スキームよりも大幅に改善された結果を提供する新しい訓練スキームを開発したことにあります。また、計算コストを抑えつつ同等の結果を得るために、より小さい基底セットを使用するというアプローチが有効であることを示しました。これにより、計算資源が限られている場合でも高精度な計算が可能になります。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的には、さらに多様な化学系に対してもこれらの外挿スキームの有効性を検証する必要があります。また、さらに計算コストを削減しつつ精度を維持、あるいは向上させるための新しい基底セットの開発や、外挿スキームの最適化も重要な課題です。
title:
Evaluating Cost and Accuracy in Two-Point Complete Basis Set Extrapolation Schemes Using Efficient Diffuse Basis Sets
author:
Aiswarya M., Parameswaran, Antonio, Fernández-Ramos, Donald G., Truhlar
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-7vs8f?rft_dat=source%3Ddrss

Comparative DFT Studies of Optoelectronic Properties of MTPA Derivatives
1. 目的:
この研究は、メチルトリフェニルアミン（MTPA）およびその誘導体の光学的および電子的特性を正確に予測することを目的としています。これらの特性は、有機太陽電池アプリケーション用の効率的な電子供与材料を設計するために不可欠です。
2. 使用データや情報:
研究では、密度汎関数理論（DFT）および時間依存DFT（TD-DFT）計算に使用される10種類の異なる密度汎関数を調査し、MTPAおよびその誘導体のHOMO、LUMO、Egap、UV-Vis吸収スペクトルを正確に予測するための最適な汎関数を決定しました。使用された密度汎関数には、B3LYP、B3PW91、HSEH1PBE、MPW1PW91、CAMB3LYP、B97XD、BPV86、PBE、TPSS、HCTHが含まれています。基底関数セットとしては6-31g+(d,p)が用いられ、二塩化メタン溶媒中のMTPAおよび6つのMTPA誘導体が研究されました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、MTPAおよびその誘導体の光学的および電子的特性を予測するために、複数の密度汎関数を比較評価した点にあります。結果として、HSEH1PBE汎関数がMTPAおよびその誘導体のHOMO、LUMO、Egapを予測するのに最適であることが明らかになりました。また、UV-Vis吸収スペクトルについては、CAMB3LYP汎関数が最も優れた予測性能を示しました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さらに多くの誘導体や異なる溶媒環境でのデータを取り入れて、汎関数の適用範囲と予測精度の向上を図ることが挙げられます。また、実験データとの比較を通じて、理論モデルの精度をさらに検証し、改善することも重要です。
title:
Comparative DFT Studies of Optoelectronic Properties of MTPA Derivatives
author:
Lichang, Wang, Pemela, Ubaldo
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-p6tm4?rft_dat=source%3Ddrss

Molecular Simulations with a Pretrained Neural Network and Universal Pairwise Force Fields
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、効率、精度、転送性、およびスケーラビリティを同時に実現できる一般的な分子シミュレーションを可能にする機械学習力場（MLFFs）の開発であります。特に、多様な分子、材料、およびハイブリッドインターフェースに対して適用可能なシミュレーション手法を提供することを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
SO3LRメソッドは、4百万個の中性および帯電分子複合体のデータセットに基づいて訓練されています。これらのデータは、PBE0+MBDという量子力学のレベルで計算されたもので、共有結合および非共有結合の相互作用を広範にカバーしています。
3. 新規性と解決された問題:
SO3LRメソッドは、SO3kratesという高速で安定したニューラルネットワークを半局所的な相互作用に適用し、短距離の反発、長距離の静電気、および分散相互作用のための普遍的なペアワイズ力場と統合します。このアプローチは、計算とデータの効率、単一GPUでの20万原子までのスケーラビリティ、および有機（生物）分子の化学空間全体にわたる合理的から高い精度を特徴としています。これにより、以前は難しいとされていた大規模な生体分子のダイナミクスや折りたたみのシミュレーションが可能になりました。
4. 未解決の問題:
将来的な課題としては、MLFFsを従来の原子レベルモデルと組み合わせることにより、真に一般的な分子シミュレーションを実現することが挙げられます。これには、さらなるデータセットの拡充や、異なるタイプの分子や材料に対する転送性の向上が必要とされます。
title:
Molecular Simulations with a Pretrained Neural Network and Universal Pairwise Force Fields
author:
Adil, Kabylda, J. Thorben, Frank, Sergio Suarez, Dou, Almaz, Khabibrakhmanov, Leonardo Medrano, Sandonas, Oliver T., Unke, Stefan, Chmiela, Klaus-Robert, Muller, Alexandre, Tkatchenko
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bdfr0?rft_dat=source%3Ddrss

On the Entanglement of Chromophore and Solvent Orbitals
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、クロモフォア（色素分子）と溶媒の相互作用、特にクロモフォアと溶媒の軌道の絡み合いがクロモフォアの最低励起エネルギーに与える影響を理解することを目的としています。この軌道の絡み合いが顕著な場合、クロモフォアのフロンティア軌道が近くの溶媒分子に広がり、最低励起状態に部分的な電荷移動の特性を導入し、励起エネルギーを下げる可能性があります。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、二つのよく知られた生物クロモフォア（オキシルシフェリンとp-ヒドロキシベンジリデンイミダゾリノン）を例に挙げ、クロモフォア-溶媒の軌道絡み合いを解明するために、二つの量子力学的埋め込みスキーム（密度行列埋め込み理論（DMET）および完全に局在化された分子軌道分析（ALMO））を用いました。
3. 新規性や解決した問題:
この研究の新規性は、クロモフォアと溶媒の軌道絡み合いを量子力学的埋め込みスキームを使用して詳細に調査した点にあります。これまでの研究では、この軌道絡み合いの物理的詳細が完全には探求されていませんでした。DMETとALMOを用いることで、クロモフォアの励起エネルギーに及ぼす軌道絡み合いの効果を明らかにすることができました。
4. 未解決の問題:
クロモフォアと溶媒の軌道絡み合い効果を量子力学/分子力学（QM/MM）計算に組み込むことは依然として大きな課題です。この研究の発見が、その方向での新しい方法の開発を促進することを期待しています。
title:
On the Entanglement of Chromophore and Solvent Orbitals
author:
Yihan, Shao, Xinwei , Ji, Zheng , Pei, Kim Ngan, Huynh, Junjie, Yang, Binju, Wang, Yuezhi , Mao, Xiaoliang , Pan
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zqbjt?rft_dat=source%3Ddrss

AIQM2: Better Reaction Simulations with the 2nd Generation of General-Purpose AI-enhanced Quantum Mechanical Method
1. 目的:
この論文は、化学反応のシミュレーションを改善することを目的としています。具体的には、反応機構の理解、反応最適化、触媒設計の支援、および反応結果の予測を効率的かつ正確に行うための新しい手法、AIQM2を提案しています。
2. 使用したデータや情報:
AIQM2は、デルタ学習フレームワークを利用して、修正されたGFN2-xTBベースラインをCCSD(T)/CBSレベルに修正することで、より正確なシミュレーションを実現しています。この方法は、従来のDFT（密度汎関数理論）レベルの手法と比較して、遷移状態や障壁の高さの記述において優れた性能を示しています。
3. 新規性と解決できた問題:
AIQM2は、従来の量子化学的手法や機械学習モデルが抱えていた精度の問題や計算コストの問題を解決しています。特に、反応障壁の計算において、従来の手法よりも優れた性能を発揮し、DFTアプローチや半経験的方法のコストを上回る精度と速度を実現しています。また、AIQM2はオープンソースソフトウェアMLatomで公開されており、広範囲にわたる利用が可能になっています。
4. 未解決問題:
AIQM2は多くの進歩を遂げていますが、さらなる精度向上や計算速度の改善、さまざまな化学反応に対する適用範囲の拡大など、解決すべき問題は残されています。また、より複雑な化学系や実験データとの一致をさらに高めるための研究も必要です。
title:
AIQM2: Better Reaction Simulations with the 2nd Generation of General-Purpose AI-enhanced Quantum Mechanical Method
author:
Pavlo O., Dral, Yuxinxin, Chen
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-j8pxp?rft_dat=source%3Ddrss

Capacity Decay in LiNiO2: An Atomistic Kinetic Picture
1. 目的:
高ニッケル層状酸化物はサイクリングによる大きな容量減少を経験しますが、その根本的なメカニズムは未だ議論が分かれています。この論文では、原子レベルのシミュレーションを用いて、疲労相の電気化学的挙動を再現し、そのメカニズムを解明することを目的としています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、原子レベルでのシミュレーションを行い、特にリチウムの挙動とニッケルの影響を詳細に解析しています。リチウムが25%に減少した時点でのリチウムの超格子への固定、ニッケルによるリチウムの動きの抑制、そして表面密度化相の形成とその電気化学的特性の変化が主なデータポイントです。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、高ニッケル層状酸化物のサイクリングに伴う容量減少のメカニズムを原子レベルで明らかにした点にあります。特に、リチウムが超格子に閉じ込められる現象と、それに伴うニッケルの役割を詳細に解析し、これまでの理解を一歩進めることができました。また、表面密度化相がニッケル5酸化8の形成とどのように関連しているかを示し、放電時の抵抗増加が最小である理由を説明しました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、このメカニズムを抑制または制御する方法を見つけることが挙げられます。具体的には、高ニッケル層状酸化物のサイクリング安定性を向上させるための新しい材料設計や表面処理の開発が必要です。また、他の材料システムでの同様の現象の存在や、異なる操作条件下での挙動の検証も重要です。
title:
Capacity Decay in LiNiO2: An Atomistic Kinetic Picture
author:
Penghao, Xiao
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-fq0qb?rft_dat=source%3Ddrss

An Automated Parametrization Approach for Coarse-Graining Soil Organic Matter Molecules
1. 目的:
この研究の主な目的は、土壌有機物（SOM）の分子構造、内部分子間相互作用、および他の土壌成分や異物との相互作用を調査することです。SOMの複雑さと異質性により、体系的な研究が困難であるため、分子レベルのプロセスを探求するために、実験的方法と補完的に、原子レベルのシミュレーションを利用するアプローチが提案されています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、Vienna Soil Organic Matter Modeler 2（VSOMM2）を使用して、異なる組成を持つSOMシステムの分子モデルを構築し、それらを分子動力学（MD）シミュレーションで検討しました。さらに、VSOMM2で生成された構造を粗粒化表現に変換するためのパラメータ化戦略が導入され、大きな時間と長さのスケールでの探索が可能になりました。また、国際ヒューミック物質協会から選ばれたサンプルに基づいて粗粒化SOMモデルを作成し、それぞれのモデルに対して異なる水分含量レベルを考慮しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、粗粒化技術を用いることで、原子レベルのMDシミュレーションを行わずに多様な組成を持つ粗粒化SOMモデルの直接構築と分析が可能になった点です。このアプローチにより、密度とポテンシャルエネルギープロファイルの計算を含む包括的な分析が行われ、SOMの組成と部分的な相関が明らかにされました。また、数マイクロ秒にわたる局所的な相分離プロセス、特にSOMの空隙の形成が観察され、粗粒化技術の利点が強調されました。
4. 未解決の問題:
将来的には、SOMのさらに異なる組成や条件下での挙動を解析するために、より多様なサンプルや環境条件を含むモデルの開発が必要です。また、粗粒化モデルが提供する結果の精度と信頼性をさらに向上させるための方法論の改善も求められています。
title:
An Automated Parametrization Approach for Coarse-Graining Soil Organic Matter Molecules
author:
Ashour, A. Ahmed, Oliver, Kühn, Lorenz, Dettmann
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-9llpf?rft_dat=source%3Ddrss

DC24: A New Density Coherence Functional for Multiconfiguration Density-Coherence Functional Theory
1. 与えられた論文の目的:
この研究では、多構成密度コヒーレンス関数理論のために、より正確で物理的な密度コヒーレンス関数を構築するためのいくつかの代替機能形式を探求しています。目的は、より物理的な解釈を持ち、精度が高い新しい密度コヒーレンス関数を開発することです。
2. 使用されたデータや情報:
各機能は、以前の作業で使用された同じデータベースに対してパラメータ化されています。これにより、新しい関数の開発と評価のための一貫した基準を提供しています。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、より物理的な解釈を持つ密度コヒーレンス関数「DC24」の導入です。DC24は、以前の関数と比較して平均符号なし誤差が9%改善され、1.73 kcal/molに達しています。また、未対電子密度の新しい定義も提案されており、他の論文でも役立つ可能性があります。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さらに多くのデータベースや実験結果を用いて、DC24関数の適用範囲と精度を向上させることが挙げられます。また、新しい未対電子密度の定義を他のシステムや条件で検証し、その有効性を広範囲に確認する必要があります。
title:
DC24: A New Density Coherence Functional for Multiconfiguration Density-Coherence Functional Theory
author:
Dayou, Zhang, Donald G., Truhlar, Yinan, Shu
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-78tt8-v2?rft_dat=source%3Ddrss

MAYA (Multiple ActivitY Analyzer): An Open Access Tool to Explore Structure Multiple Activity Relationships in the Chemical Universe
1. 目的:
MAYA（Multiple Activity Analyzer）は、化学多元宇宙を自動的に構築し、異なる性質の構造ディスクリプター（例えば、分子ACCessシステム（MACCS）キー、異なる半径の拡張接続フィンガープリント、薬理学的に関連する分子ディスクリプター、生物学的ディスクリプターなど）で記述された化合物データセットの化学空間の複数の視覚化を生成するツールです。これらの表現は、構造と複数の活動/特性の関係に焦点を当てた自動分析のために様々なデータ視覚化技術と統合されています。
2. 使用データ・情報:
MAYAは、MACCSキー、異なる半径の拡張接続フィンガープリント、薬理学的に関連する分子ディスクリプター、生物学的ディスクリプターといった異なる性質の構造ディスクリプターを用いています。これにより、化合物データセットの化学空間を多角的に分析し、視覚化します。
3. 新規性・解決した問題:
MAYAは、複数の構造ディスクリプターを統合し、それに基づいて化学空間の自動生成と視覚化を行うことで、構造と活動の複数の関係を解析することが可能になります。これにより、複雑な化学データセットの分析が容易になり、新たな化学的洞察を得ることが可能です。また、ユーザーフレンドリーなソフトウェアで問題を設定し、分析を行うことができます。
4. 未解決問題:
将来的には、さらに多様なデータセットに対応し、より広範な化学的特性や活動を解析できるようにする必要があります。また、解析の精度を向上させるために、より高度なデータ視覚化技術や機械学習技術の統合が求められています。
title:
MAYA (Multiple ActivitY Analyzer): An Open Access Tool to Explore Structure Multiple Activity Relationships in the Chemical Universe
author:
Jose L., Medina-Franco, J. Israel, Espinoza-Castañeda
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8l14c?rft_dat=source%3Ddrss

AGDIFF: Attention-Enhanced Diffusion for Molecular Geometry Prediction
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文は、分子の形状を正確に予測することを目的としています。これは、薬物発見や材料科学において重要な役割を果たします。現存する予測アルゴリズムの多くは近似的な経験的エネルギー関数に依存しており、精度が低いため、より効率的かつ正確な分子構造予測を実現するための新しい機械学習フレームワークであるAGDIFFを導入しています。
2. 使用されたデータや情報:
AGDIFFの評価には、GEOM-QM9およびGEOM-Drugsという2つのデータセットが使用されています。これらのデータセットは、分子の幾何学的構造に関する情報を含んでおり、AGDIFFの性能を評価する基準として利用されています。
3. 新規性および解決された問題:
AGDIFFは、以前のモデル（例えばGeoDiff）を拡張しており、グローバル、ローカル、エッジエンコーダーに注意機構を強化し、改良されたSchNetアーキテクチャ、バッチ正規化、特徴拡張技術を導入しています。これにより、AGDIFFはGeoDiffを上回る性能を示し、より正確な分子構造の予測が可能になりました。特に、GEOM-QM9およびGEOM-Drugsデータセットにおいて優れた予測精度を達成しています。
4. 今後の課題:
AGDIFFは高い精度を達成していますが、さらなる改善の余地があります。特に、さらに複雑な分子や、現実の薬物発見や材料設計におけるより広範な化合物群に対する予測精度の向上が求められます。また、計算効率のさらなる向上や、異なるタイプの分子構造データに対する適応性の強化も重要な課題です。
title:
AGDIFF: Attention-Enhanced Diffusion for Molecular Geometry Prediction
author:
Alex, Dickson, André Brasil Vieira, Wyzykowski, Fatemeh, Fathi Niazi
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wrvr4?rft_dat=source%3Ddrss

aweSOM: a GNN-based Site-of-Metabolism Predictor with Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation
1. 与えられた論文の目的:
この論文は、異物の代謝運命を正確に決定することが安全性と効果を保証するために不可欠であると述べています。そのために、in vivo（体内）およびin vitro（試験管内）の方法に代わるものとして、in silico（コンピュータ上でのシミュレーション）代謝予測モデルを提案しています。具体的には、aweSOMという新しいグラフニューラルネットワーク（GNN）ベースの代謝部位予測モデルを導入し、化合物の代謝安定性を改善しつつ、望ましい生物学的活性を損なわないための解決策を提供することを目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
aweSOMモデルは、深層アンサンブル学習を利用して、総予測不確実性をアレイタリック（偶発的）およびエピステミック（知識に基づく）の成分に分解します。このモデルは、フェーズ1およびフェーズ2の代謝反応を予測するために設計されており、詳細な実験結果とケーススタディを通じて、不確実性推定が予測の信頼性をどのように向上させるかを示しています。
3. 新規性と解決できた問題:
この論文の新規性は、グラフニューラルネットワークを用いて代謝部位を予測するaweSOMモデルの開発にあります。これにより、従来のin vivoやin vitroの方法に比べてコストがかかり時間もかかる問題を解決しています。また、不確実性を分析することで、予測の信頼性を高め、モデルの改善やデータ拡張戦略の指針を提供し、新規化合物の実験的な代謝特性の効率的な特徴付けを支援します。
4. 未解決問題:
将来の課題としては、予測モデルのさらなる精度向上や、より多様な化合物に対する適用性の拡大が挙げられます。また、モデルの不確実性成分をさらに詳細に解析し、どのようにしてデータやモデルの改善につなげるかという点も重要です。これには、新たなデータの収集や、異なるタイプの化合物に対するモデルの適応性を高めるための研究が必要です。
title:
aweSOM: a GNN-based Site-of-Metabolism Predictor with Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation
author:
Johannes, Kirchmair, Roxane Axel, Jacob, Oliver, Wieder, Ya, Chen, Angelica, Mazzolari, Andreas, Bergner, Klaus-Juergen, Schleifer
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-pzmqt?rft_dat=source%3Ddrss

Prediction of Inhibitors Against Alpha-Synuclein Fibrils Formed in Parkinson’s Disease
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
パーキンソン病（PD）の治療戦略を開発することを目的としています。具体的には、アルファ・シヌクレインタンパク質の繊維状構造の形成を阻害することによって、この病気を治療することを目指しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
モレキュラードッキング技術を用いて、3450個の化学化合物をアルファ・シヌクレインタンパク質に対してスクリーニングし、タンパク質と強く結合するトップ5の化合物を選定しました。また、機械学習やグラフニューラルネットワークツールを使用して、繊維状構造の表面にあるドラッグ可能な部位を提案しました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、アルファ・シヌクレインの繊維形成を阻害する化合物を同定し、それによってパーキンソン病の新しい治療法の可能性を開くことです。また、インヒビターが繊維のインターフェースの相互作用をブロックすることを確認し、治療薬の設計に役立つ情報を提供しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
選定された化合物の臨床試験における有効性と安全性を評価する必要があります。また、さらに多くの化合物をスクリーニングし、より効果的な治療薬を見つけるための研究が必要です。さらに、繊維状構造の形成を阻害する他の機構についても研究を進めることが望まれます。
title:
Prediction of Inhibitors Against Alpha-Synuclein Fibrils Formed in Parkinson’s Disease
author:
Gaurav, Sharma, Vanshika , Chinta
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-39c54?rft_dat=source%3Ddrss

In silico design and validation of DNA-based aptamers targeting tumors using bacterial-mediated biotherapies
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究は、がん標的治療におけるアプタマーの可能性を探求することを目的としています。特に、アプタマーを用いて、がん細胞の表面に過剰発現するヌクレオリンタンパク質との相互作用を理解し、バクテリア介在バイオセラピーの治療効率を向上させることを目指しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、Vfold2DおよびVfold3Dプログラムを使用して得られたアプタマーのPDBファイルを用い、ヌクレオリンタンパク質へのドッキングを行いました。これにより、アプタマーとヌクレオリンタンパク質との間の相互作用メカニズムを計算モデルを通じて理解しようとしました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、アプタマーを利用してバクテリアの挙動を操作し、がん細胞特有のターゲットへと導くことにあります。これにより、従来のバクテリア介在バイオセラピーが持つ問題、すなわち治療後のターゲット特異性の欠如を克服しました。ULFアプタマーがヌクレオリン結合部位と強い相互作用を示したことが、このアプローチの有効性を示しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、予測されたアプタマーが実際の生体内でどのように機能するかを評価する必要があります。また、アプタマーを用いたバクテリアの表面改変が、実際の治療においてどれだけ効果的であるかを検証する臨床試験が必要です。さらに、他のがんタイプや疾患に対しても同様のアプローチが有効かどうかを調査することも重要です。
title:
In silico design and validation of DNA-based aptamers targeting tumors using bacterial-mediated biotherapies
author:
Gaurav, Sharma, Madhav, Gopi
date:
2024-10-08
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-h7kds?rft_dat=source%3Ddrss

Recent ChemRxiv on Theoretical and Computational Chemistry: October 15, 2024

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