リチウムイオン電池の正極材料の構造変化に関する動的および熱力学的研究 学術的背景と研究動機 リチウムイオン電池は、現代の携帯電子機器や電気自動車の重要な動力源であり、従来は層状のLiCoO2正極材料が使用されてきました。しかし、持続的な高エネルギー密度の要求により、科学者たちは新しい高エネルギー密度電極を探求しています。リチウム富化酸化物正極材料（例：Li1.2Mn0.8O2）は、サイクリング中に遷移金属イオンと酸化還元反応の両方を利用できるため、従来の正極材料より高いエネルギー密度を提供します。しかし、これらの材料はサイクリング中にしばしば構造変化を伴い、エネルギー密度に大きく影響を与えます。これらの構造変化と酸化還元挙動との関係を理解することが、リチウム富化正極材料の改良に向けた主要な課...

原子間相互作用力の幾何強化事前トレーニング はじめに 分子動力学(MD)シミュレーションは、物理学、化学、生物学、材料科学などの分野で重要な役割を果たし、原子レベルのプロセスの洞察を提供しています。MDシミュレーションの精度と効率は、分子系の原子間相互作用を記述する原子間ポテンシャル関数に依存しています。古典的MDでは経験式を使用し、パラメータを当てはめる必要がありますが、計算コストは低いものの精度が不十分です。一方、第一原理MDでは、シュレーディンガー方程式を解くことで精密な相互作用を得ることができますが、計算量が非常に大きくなります。そこで、機械学習による原子間ポテンシャル(MLIPs)が、第一原理計算から得られるエネルギーと力をフィッティングすることで、ab initio精度に近づきつ...

早期の医薬品発見に従事する研究者は、およそ10の60乗の可能な分子構造の中から、薬理活性を持つ候補分子を見つけるという大きな課題に直面しています。この問題を解決する1つの有効な方法は、より小さな「フラグメント」分子から始めることで、この戦略はフラグメントベースの医薬品設計(FBDD)と呼ばれています。FBDDプロセスでは、まず計算機を使ってターゲットタンパク質の結合ポケットに結合するフラグメントを選別し、次にそれらのフラグメントを1つの化合物に接続します。フラグメントを接続する際には、フラグメントの幾何学的な構造とタンパク質ポケットの構造を考慮して、高い親和性を持つ潜在的な医薬品分子を設計する必要があります。 この論文では、DiffLinkerという新しいリンカー(linker)分子設計手法...

この論文は質量分析分子予測のためのグラフトランスフォーマーモデル(MassFormer)に関するものです。この研究は、質量分析データにおける分子同定問題に対して、小分子の質量分析スペクトルを予測するための新しい深層学習手法を提案しています。 背景紹介: 質量分析(MS)はタンパク質体学、代謝体学、環境化学など、様々な分野で広く使用される分析手法で、サンプル中の化学物質を同定および定量するために用いられます。しかしながら、小分子の多くについては、その断片化過程の複雑さゆえに、質量分析スペクトルを正確にシミュレートすることが常にこの分野での重要な課題となっています。従来のルールベースの手法(CFMなど)には性能と適用範囲の制限があります。近年、深層学習手法が質量分析予測に応用されるようになりまし...