锂离子电池正极材料结构变化的动态与热力学研究 学术背景与研究动机 锂离子电池是现代便携电子设备和电动汽车的重要动力来源，传统上使用层状LiCoO2正极材料。然而，持续的高能量密度需求促使科学家们探索新的高能量密度电极。锂富氧化物正极材料（如Li1.2Mn0.8O2）因为在循环中能同时利用过渡金属离子和氧化还原反应，提供了比传统正极材料更高的能量密度。然而，这些材料在循环过程中往往伴随着结构变化，大大影响其能量密度。理解这些结构变化及其与氧氧化还原行为之间的关系成为改进锂富正极材料的主要挑战。虽然已有研究揭示了一些氧氧化引起的结构变化，如过渡金属迁移和氧二聚化，但由于实验和建模的困难，关于原子至纳米尺度的详细图景仍不完善。 论文来源 这篇文章由Kit McColl、Samuel W. Cole...

针对原子间作用力的几何增强预训练 引言 分子动力学(MD)模拟在物理、化学、生物和材料科学等领域扮演着重要角色,为原子水平的过程提供了洞见。MD模拟的精确度和效率取决于所选择描述分子体系中原子相互作用的相互原子作用力(interatomic potentials)函数。经典MD使用经验公式,参数需要拟合,计算代价低但精度不够。而第一性原理MD则通过求解薛定谔方程获得精确的相互作用力,但计算量极大。因此,机器学习相互原子作用力(MLIPs)通过使用机器学习模型拟合第一性原理计算的能量和力而达到接近ab initio的精度以及较高效率,成为一种有前景的替代方案。 MLIPs的性能和通用性受限于标记数据的稀缺性,因为获取标记数据需要耗费巨大的第一性原理计算代价。各种自监督学习方法已被探索过,以从大...

从事早期药物发现的科研人员面临着一个巨大挑战,即在大约10的60次方种可能的分子结构中寻找具有药理活性的候选分子。一种成功的解决方案是从较小的”片段”分子着手,这种策略被称为基于片段的药物设计(FBDD)。在FBDD过程中,首先需要利用计算机筛选出与目标蛋白口袋结合的片段,然后再将这些片段连接成单个化合物。连接片段时,需要考虑片段的几何构象以及蛋白质口袋的结构,以设计出高亲和力的潜在药物分子。 这篇论文介绍了一种名为DiffLinker的新型分子线酶(linker)设计方法。它是一种三维Equivariant Diffusion模型,能够给定任意数量的断开的片段,生成连接这些片段的线酶结构。与之前的基于自回归的方法不同,DiffLinker能一次性生成连接两个或更多片段的线酶,无需预先确定线...

这是一篇关于用于小分子质谱预测的图transformers模型(MassFormer)的论文。该研究针对质谱数据中的分子鉴定问题,提出了一种新的深度学习方法来预测小分子的质谱图谱。 背景介绍: 质谱(MS)是一种广泛应用于多个领域(如蛋白质组学、代谢组学、环境化学等)的分析技术,用于鉴定和定量样品中的化学物质。然而,对于大多数小分子,由于其碎裂过程的复杂性,准确模拟质谱图谱一直是该领域的一个关键挑战。现有的基于规则的方法(如CFM)存在性能和适用范围的限制。近年来,深度学习方法被应用于质谱预测,但现有模型主要基于分子指纹或局部图神经网络,无法有效建模分子全局结构和远程原子相互作用对碎裂的影响。 研究来源: 该研究由来自多伦多大学和矢量人工智能研究所的Adamo Young、Hannes Rö...