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Validating clustering of molecular dynamics simulations using polymer models

机译:使用聚合物模型验证分子动力学模拟的聚类

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摘要

BackgroundMolecular dynamics (MD) simulation is a powerful technique for sampling the meta-stable and transitional conformations of proteins and other biomolecules. Computational data clustering has emerged as a useful, automated technique for extracting conformational states from MD simulation data. Despite extensive application, relatively little work has been done to determine if the clustering algorithms are actually extracting useful information. A primary goal of this paper therefore is to provide such an understanding through a detailed analysis of data clustering applied to a series of increasingly complex biopolymer models.
机译:背景技术分子动力学(MD)模拟是一种用于采样蛋白质和其他生物分子的亚稳态和过渡构象的强大技术。计算数据聚类已经成为一种有用的自动化技术,可以从MD仿真数据中提取构象状态。尽管应用广泛,但确定聚类算法是否实际上正在提取有用信息的工作很少。因此,本文的主要目标是通过对应用于一系列日益复杂的生物聚合物模型的数据聚类的详细分析来提供这种理解。

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