[논문 리뷰] Polyply: a python suite for facilitating simulations of (bio-)macromolecules and nanomaterials

Fabian Grünewald, Riccardo Alessandri외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 12.

Block Copolymer Self-Assembly인용 수 4

한 줄 요약

Polyply는 복잡한 (생물)고분자 및 나노재료의 분자 동역학 시뮬레이션을 가속화하기 위해 다중 척도 그래프 매칭 알고리즘을 활용한 빠른 파라미터 설정과 일반화된 다중 척도 랜덤 워크 프로토콜을 결합한 파이썬 소프트웨어 스위트이다. 이는 다양한 시스템, 특히 다층 블록 공중합체 및 상분리된 고분자-지질 비구조체를 포함한 고 throughput 시뮬레이션을 가능하게 하며, 여러 힘장에서 검증된 정확도를 제공한다.

ABSTRACT

Molecular dynamics simulations play an increasingly important role in the rational design of (nano)-materials and in the study of biomacromolecules. However, generating input files and realistic starting coordinates for these simulations is a major bottleneck, especially for high throughput protocols and for complex multi-component systems. To eliminate this bottleneck, we present the polyply software suite that leverages 1) a multi-scale graph matching algorithm designed to generate parameters quickly and for arbitrarily complex polymeric topologies, and 2) a generic multi-scale random walk protocol capable of setting up complex systems efficiently and independent of the target force-field or model resolution. We benchmark quality and performance of the approach by creating melt simulations of six different polymers using two force-fields with different resolution. We further demonstrate the power of our approach by setting up a multi lamellar microphase-separated block copolymer system for next generation batteries, and by generating a liquid-liquid phase separated polyethylene oxide-dextran system inside a lipid vesicle, featuring both branching and molecular weight distribution of the dextran component.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 다성분 시스템의 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 입력 파일 및 현실적인 초기 좌표를 생성하는 데서 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위해.
• 최소한의 수동 간섭을 통해 (생물)고분자 및 나노재료에 대한 고 throughput 시뮬레이션 워크플로우를 가능하게 하기 위해.
• 유연하고 확장 가능한 소프트웨어 프레임워크를 통해 임의의 고분자 구조와 다양한 힘장을 지원하기 위해.
• 상분리되거나 다층적인 구조를 포함한 복잡한 시스템의 설정을 최소한의 사용자 정의 매개변수로 쉽게 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 이 스위트는 복잡한 고분자 구조에 대해 힘장 파라미터를 자동으로 할당하기 위해 다중 척도 그래프 매칭 알고리즘을 사용하여 빠른 파라미터 설정을 구현한다.
• 모든 목표 힘장이나 해상도 수준에 의존하지 않는 물리적으로 현실적인 초기 구성을 생성하기 위해 일반화된 다중 척도 랜덤 워크 프로토콜을 사용한다.
• 이 프레임워크는 군집화된 원자 표현과 모두 원자 표현을 모두 지원하여 다양한 해상도 수준 간의 원활한 전환을 가능하게 한다.
• 기존의 분자 동역학 엔진과 통합되며, 다양한 수준의 세부 정보를 가진 힘장도 지원한다.
• 시스템 설정 파이프라인은 모듈식이며 확장 가능하여 블록 공중합체, 가지가지 고분자, 생물분자 어셈블리와 같은 다양한 재료에 적용할 수 있다.
• 소프트웨어는 파이썬으로 구현되어 있어 접근성, 재현 가능성, 기존 과학 계산 워크플로우와의 통합이 보장된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 그래프 매칭 알고리즘이 다양한 힘장에서 임의로 복잡한 고분자 구조를 효율적으로 파라미터화할 수 있는가?
• RQ2 다중 척도 랜덤 워크 프로토콜이 복잡한 다성분 시스템에 대해 물리적으로 현실적인 초기 구성을 얼마나 잘 생성하는가?
• RQ3 이 프레임워크는 마이크로상 분리 블록 공중합체 또는 비구조체 내에서 액체-액체 상 분리 시스템과 같은 도전적인 시스템의 고 throughput 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ4 Polyply가 다양한 힘장을 사용하여 고분자의 융해 시뮬레이션을 생성할 때 성능과 정확도는 어느 정도인가?
• RQ5 시스템 품질에 영향을 주지 않으면서 복잡한 시뮬레이션 입력을 준비하는 데 있어 수동 작업을 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• Polyply는 두 가지 다른 힘장을 사용하여 여섯 가지의 서로 다른 고분자에 대한 융해 시뮬레이션을 성공적으로 생성하여, 파라미터 세트 간의 뛰어난 견고성과 이식 가능성(이행성)을 입증하였다.
• 다중 척도 그래프 매칭 알고리즘이 브랜치형 및 다중 블록 구조를 포함한 복잡한 고분자 구조에 대해 빠르고 정확한 파라미터 할당을 가능하게 하였다.
• 일반화된 다중 척도 랜덤 워크 프로토콜은 다층 블록 공중합체와 같은 복잡한 시스템에 대해 물리적으로 안정적이고 현실적인 초기 구성을 생성하였다.
• 소프트웨어는 지질 비구조체 내에서 분자량 분포와 가지가지 형태를 가진 덱스트란을 포함한 액체-액체 상 분리된 폴리에틸렌 옥사이드-덱스트란 시스템의 설정을 가능하게 하였다.
• 벤치마킹 결과 Polyply는 고 throughput 시뮬레이션 워크플로우를 위한 (생물)고분자 및 나노재료 시스템에서 높은 성능과 정확도를 유지함을 확인하였다.