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复制平均建模中熵损失的量化

Quantification of Entropy-Loss in Replica-Averaged Modeling.

作者信息

Olsson Simon, Cavalli Andrea

机构信息

Institute for Research in Biomedicine , Via Vincenzo Vela 6, CH-6500 Bellinzona, Ticino, Switzerland.

Laboratory of Physical Chemistry, Swiss Federal Institute of Technology, ETH-Hönggerberg , Vladimir-Prelog-Weg 2, CH-8093 Zürich, Zürich, Switzerland.

出版信息

J Chem Theory Comput. 2015 Sep 8;11(9):3973-7. doi: 10.1021/acs.jctc.5b00579. Epub 2015 Aug 19.

DOI:10.1021/acs.jctc.5b00579
PMID:26575893
Abstract

Averaging across multiple replicas provides a straightforward and rigorous approach to employ averaged experimental data as restraints in molecular simulations. One significant practical obstacle is to optimally choose the number of replicas, N. Here, we describe a statistical method to estimate the intrinsic entropy-loss associated with modeling some data using N replicas, from an unbiased simulation. We discuss how having such a measure at hand may be used to assess N optimally.

摘要

对多个副本进行平均提供了一种直接且严格的方法,可将平均实验数据用作分子模拟中的约束条件。一个重大的实际障碍是如何最佳地选择副本数量N。在此,我们描述一种统计方法,用于从无偏模拟中估计与使用N个副本对某些数据进行建模相关的内在熵损失。我们讨论了手头有这样一种度量如何可用于最佳地评估N。

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引用本文的文献

1
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Proc Natl Acad Sci U S A. 2017 Aug 1;114(31):8265-8270. doi: 10.1073/pnas.1704803114. Epub 2017 Jul 17.