SO3LR Tauri 发布:1.48 亿结构训练的统一 ML 力场覆盖全周期表生物分子
DaveJuergens · x · 2026-11-06
arXiv 论文(2611.06237)提出 SO3LR Tauri 系列机器学习力场(MLFF),目标是用量子力学精度统一描述蛋白质、DNA、脂质、碳水化合物等所有主要生物分子类别。
- 架构:快速 SO3krates 神经网络 + 显式物理交互模块(对特定短程排斥、环境依赖色散、静电),均超出原始公式版本
- 训练数据:跨 85 种元素的 1.48 亿结构,来自多个量子化学数据集
- 精度:相对 coupled-cluster 基准,准确再现碱基对、带电蛋白-配体相互作用、糖构象排序与分子偶极;可解出有机与酶促反应的过渡路径
- 动力学模拟:无需按体系拟合即可复现水和有机溶剂密度、单价/二价离子水合结构、氨基酸侧链 pKa,以及蛋白质、膜、核酸、糖蛋白、金属蛋白的结构与动力学
- 以三种尺寸发布,模拟速度达 0.7–3.2 μs/天量级
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