拡張システム適応バイアス力（EABF）メソッドの統計的に最適な分析

拡張システム適応バイアス力（EABF）メソッドとその新しいバリアントは、化学システムの構成空間を迅速に探索します。ABFバイアスを集合変数に直接適用する代わりに、それらは架空の粒子に調和して結合され、サンプリングの強化の問題を自由エネルギー推定の問題と分離します。EABFから平均力（PMF）の可能性を取得する一般的な分析方法は、熱力学的統合です。ただし、PMFに加えて、訪問された構成の公平な確率が回復されないため、ほとんどの情報は失われます。この貢献では、多段階のベネットの受容比（MBAR）を使用して個々のフレームの統計的重みをどのように計算し、他の頻繁に使用されるサンプリング方法でEABFのポストプロセッシングを配置する方法を示します。さらに、この形式は、分子形状に非常に敏感で、多くの場合、広範なサンプリングが必要な核磁気共鳴シールドの予測に適用します。結果は、拡張システムのダイナミクスによる拡張サンプリングの組み合わせとMBAR推定器が、アンサンブル特性の計算に非常に有用なツールであることを示しています。さらに、最近公開されたガウス加速分子動力学EABFハイブリッドへの提示されたスキームの拡張は、簡単で近似フリーです。

The extended-system adaptive biasing force (eABF) method and its newer variants offer rapid exploration of the configuration space of chemical systems. Instead of directly applying the ABF bias to collective variables, they are harmonically coupled to fictitious particles, which separates the problem of enhanced sampling from that of free energy estimation. The prevalent analysis method to obtain the potential of mean force (PMF) from eABF is thermodynamic integration. However, besides the PMF, most information is lost as the unbiased probability of visited configurations is never recovered. In this contribution, we show how statistical weights of individual frames can be computed using the Multistate Bennett's Acceptance Ratio (MBAR), putting the post-processing of eABF on one level with other frequently used sampling methods. In addition, we apply this formalism to the prediction of nuclear magnetic resonance shieldings, which are very sensitive to molecular geometries and often require extensive sampling. The results show that the combination of enhanced sampling by means of extended-system dynamics with the MBAR estimator is a highly useful tool for the calculation of ensemble properties. Furthermore, the extension of the presented scheme to the recently published Gaussian-accelerated molecular dynamics eABF hybrid is straightforward and approximation free.