直接的な化学的知覚を使用して、力場で原子タイプを逃がす

分子力学を指定するための従来のアプローチ力フィールドは、特定の分子に力場パラメーターを離散的な原子タイプに割り当てるために必要なすべての情報をエンコードします。これは、原子タイプで標識された原子を表す一連の頂点を含む分子グラフと、化学結合を表す非標識エッジで構成される表現と同等です。次に、ボンドストレッチ、角度曲がり、および二面体パラメーターは、バレンス用語を割り当ててアトムタイプをパラメーターテーブルで調整し、原子タイプのアトムタイプのカルテットを調べ、原子タイプ自体を使用して非結合パラメーターを割り当てることにより、割り当てられます。このアプローチは、原子型ノードの中間グラフで動作するため、間接化学的知覚と呼ばれ、多くの技術的な問題を作成します。たとえば、原子タイプは、分子環境に関するすべての必要な情報をエンコードするのに十分に複雑でなければならず、この方法でエンコードされた力場を拡張することは困難です。また、原子タイピングは、化学的に同等の原子価項に適用される冗長パラメーターの増殖をもたらし、不必要に力場の複雑さを増加させます。ここでは、直接的な化学的知覚を介して力場パラメーターを割り当てるための新しいアプローチについて説明します。原子型グラフの仲介者を介して作業するのではなく、直接的な化学認識は、分子の未修飾化学グラフで直接動作し、パラメーターを割り当てます。特に、パラメーターは、業界標準のスマート化学認識言語を介して実装された標準的な化学サブ構造クエリに基づいて、各タイプの力フィールド項（例：結合ストレッチ、角度ベンド、ねじれ、レナードジョーンズ）に割り当てられます。化学パターン内の特定の原子のラベル付けを許可します。これを使用して、スマークスネイティブオープンフォースフィールド（スミノフ）形式と呼ばれる新しいフォースフィールド形式を実装します。間接的な化学的知覚に問題をもたらし、ミニマリストでありながら非常に一般的な力場を構築および検証する特定の分子の例を使用して、このアプローチの力と一般性を示します。パラメーター定義ファイルは、わずか300行の長さで、500万分子の薬物様テストセットの<0.02％を除くすべてのカバーを提供することがわかります。その単純さにもかかわらず、小分子水分補給自由エネルギーと純粋な有機液の選択特性に対するSmirnoff99Frosstの精度は、数千のパラメーターが必要な一般的なアンバーフォースフィールドのそれと類似しています。このフォースフィールドは、さらに最適化し、従うべき作業を取り戻すための出発点を提供します。

Traditional approaches to specifying a molecular mechanics force field encode all the information needed to assign force field parameters to a given molecule into a discrete set of atom types. This is equivalent to a representation consisting of a molecular graph comprising a set of vertices, which represent atoms labeled by atom type, and unlabeled edges, which represent chemical bonds. Bond stretch, angle bend, and dihedral parameters are then assigned by looking up bonded pairs, triplets, and quartets of atom types in parameter tables to assign valence terms and using the atom types themselves to assign nonbonded parameters. This approach, which we call indirect chemical perception because it operates on the intermediate graph of atom-typed nodes, creates a number of technical problems. For example, atom types must be sufficiently complex to encode all necessary information about the molecular environment, making it difficult to extend force fields encoded this way. Atom typing also results in a proliferation of redundant parameters applied to chemically equivalent classes of valence terms, needlessly increasing force field complexity. Here, we describe a new approach to assigning force field parameters via direct chemical perception. Rather than working through the intermediary of the atom-typed graph, direct chemical perception operates directly on the unmodified chemical graph of the molecule to assign parameters. In particular, parameters are assigned to each type of force field term (e.g., bond stretch, angle bend, torsion, and Lennard-Jones) based on standard chemical substructure queries implemented via the industry-standard SMARTS chemical perception language, using SMIRKS extensions that permit labeling of specific atoms within a chemical pattern. We use this to implement a new force field format, called the SMIRKS Native Open Force Field (SMIRNOFF) format. We demonstrate the power and generality of this approach using examples of specific molecules that pose problems for indirect chemical perception and construct and validate a minimalist yet very general force field, SMIRNOFF99Frosst. We find that a parameter definition file only ∼300 lines long provides coverage of all but <0.02% of a 5 million molecule drug-like test set. Despite its simplicity, the accuracy of SMIRNOFF99Frosst for small molecule hydration free energies and selected properties of pure organic liquids is similar to that of the General Amber Force Field, whose specification requires thousands of parameters. This force field provides a starting point for further optimization and refitting work to follow.