Topological obstructions in the way of data-driven collective variables
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/27154
Tipus de documentArticle
Data publicació2015-01-28
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Nonlinear dimensionality reduction (NLDR) techniques are increasingly used to visualize molecular trajectories and to create data-driven collective variables for enhanced sampling simulations. The success of these methods relies on their ability to identify the essential degrees of freedom characterizing conformational changes. Here, we show that NLDR methods face serious obstacles when the underlying collective variables present periodicities, e.g., arising from proper dihedral angles. As a result, NLDR methods collapse very distant configurations, thus leading to misinterpretations and inefficiencies in enhanced sampling. Here, we identify this largely overlooked problem and discuss possible approaches to overcome it. We also characterize the geometry and topology of conformational changes of alanine dipeptide, a benchmark system for testing new methods to identify collective variables.
CitacióHashemian, B.; Arroyo, M. Topological obstructions in the way of data-driven collective variables. "Journal of chemical physics", 28 Gener 2015, vol. 142, núm. 4, p. 044102-1-044102-6.
ISSN0021-9606
Versió de l'editorhttp://scitation.aip.org/content/aip/journal/jcp/142/4/10.1063/1.4906425
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
HaAr_Topology_V2.pdf | Article principal | 1,532Mb | Visualitza/Obre |