【公开课预告】马尔可夫状态模型的深度学习以及其在生化系统中的应用
2022/7/25 15:18:25 生物密探

    

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     近年来，不断发展的深度学习已彻底改变了多个科学领域的发展。其中的一个核心应用是从分子动力学模拟中提取平衡结构和长时间动力学，即著名的取样问题。先前即使是最先进的方法也只是采用多步骤的手工数据处理路径，从而产生马尔可夫状态模型(MSM)(可以被理解为底层库普曼算子的近似)。

     然而，这种方法需要选择合适的结构特征子集来描述分子结构，方法及其参数等，才能将维度简化为MSN的整个过程中的集体变量、聚类以及估计策略。这一方法通常依赖于研究者对研究体系的先验理解，因此难以得到进一步的推广。

     在本次钰沐菡公开课中，主讲人将介绍他们是如何采用马尔可夫过程的变分方法 (VAMP)在端到端学习框架中应用深度学习技术来逼近库普曼算子的。该框架绕过了此前的多步骤过程并自动执行路径，同时可以生成类似于粗粒度 MSM 的模型，这一机器学习方法大大可以降低了对经验的依赖。

     在此基础上，主讲人还将进一步讲解他们是如何继续攻克诸如将实验证据纳入模型估计、强制可逆性以及执行粗粒度等诸多问题的。在这个阶段，研究人员可以借用 MSM 的后分析工具来估计相关罕见事件的发生率。最后，这种方法还可以扩展为将系统分解为几乎独立的子系统，并同时估计每个子系统的动态模型，使其处理数据效率更高，并能够应用于更大的蛋白质。

    

     Dr. Andreas Mardt

     柏林自由大学博士Redesign_Science高级研究员

     参与方式

     日期：2022年7月25日

     时间：北京时间20:00

     直播平台：ZOOM

     会议 ID: 840 1034 0076

     会议链接:

     https://us02web.zoom.us/j/84010340076

    

    

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