الأبحاث في مجلة: Journal of Chemical Information and Modeling

القيام بالمزيد بأقل: حسابات دقيقة وقابلة للتوسع لطاقة الربط الحرة من خلال التركيز على موقع الربط Doing More with Less: Accurate and Scalable Ligand Free Energy Calculations by Focusing on the Binding Site

2026 | المؤلف: David Alencar Araripe وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)

يقدم هذا القسم QligFEP v2.1.0، وهو سير عمل مفتوح المصدر مصمم للتنبؤ بتأثير التعديلات الكيميائية على ارتباط الأدوية من خلال حسابات الطاقة الحرة النسبية للارتباط. من خلال استخدام شروط الحدود الكروية، يقلل QligFEP بشكل كبير من حجم أنظمة المحاكاة، مما يسمح بإجراء حسابات فعالة تركز حول موقع الارتباط. يتميز الأداة بخوارزمية تقييد قابلة للتكوين لاستيعاب…
فك شيفرة واجهات ارتباط البروتين-الغشاء من التعلم العميق القائم على بصمة السطح ومحاكاة الديناميات الجزيئية Decoding Protein–Membrane Binding Interfaces from Surface-Fingerprint-Based Geometric Deep Learning and Molecular Dynamics Simulations

2026 | المؤلف: ByungUk Park وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

في هذا القسم، يقدم المؤلفون MaSIF-PMP، وهو نموذج تعلم عميق هندسي مصمم للتنبؤ بمواقع الربط السطحي (IBSs) للبروتينات المحيطية الغشائية (PMPs). تنشأ التحديات في التنبؤ بدقة بتفاعلات البروتين-الغشاء من الخصائص الفيزيائية والكيميائية المعقدة لمناطق الربط الغشائية وتوافر هياكل البروتينات المرتبطة بالغشاء التي تم تحديدها تجريبياً بشكل محدود. يتناول MaSIF-PMP هذه التحديات من خلال استخدام بصمات…
aims-PAX: الاستكشاف النشط المتوازي يمكّن من بناء مجالات القوة لتعلم الآلة للجزيئات والمواد بشكل أسرع aims-PAX: Parallel Active Exploration Enables Expedited Construction of Machine Learning Force Fields for Molecules and Materials

2026 | المؤلف: Tobias Henkes وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)

تقدم هذه الدراسة aims-PAX، وهو إطار تعلم نشط متعدد المسارات مصمم لتعزيز تطوير مجالات القوة في التعلم الآلي (MLFFs) لمحاكاة الذرات. يتكامل Aims-PAX مع كود FHI-aims ab initio، مما يسهل إنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة وتدريب نماذج ML متقدمة عبر أنظمة جزيئية ومواد متنوعة. يقلل الإطار بشكل كبير من عدد الحسابات المرجعية المطلوبة – بمقدار…
تحدي NMR لنماذج اللغة الكبيرة: تقييم التفكير الكيميائي لدى البشر والذكاء الاصطناعي NMR-Challenge for LLMs: Evaluating Chemical Reasoning in Humans and AI

2026 | المؤلف: Samiha Sharlin وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في حل مهام الطيف النووي المغناطيسي (NMR)، وهو مجال حاسم في التعليم والبحث. استخدمت الدراسة 115 مشكلة مأخوذة من NMR-Challenge.com، التي جمعت أكثر من مليون استجابة بشرية، لتقييم قدرات التفكير المنطقي لسبعة نماذج LLM، بما في ذلك GPT-4o و o1. تم اختبار استراتيجيات تحفيز مختلفة لتعزيز…
قسم وتجمع: إطار DIVINE للتحليل الحتمي من الأعلى إلى الأسفل لمسارات الديناميكا الجزيئية Divide and Cluster: The DIVINE Framework for Deterministic Top-Down Analysis of Molecular Dynamics Trajectories

2026 | المؤلف: Jhonathan Pedroso Rigal dos Santos وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

تقدم البحث مجموعات N-ary DIVIsive (DIVINE)، وهو إطار عمل للتجميع العلوي الحتمي مصمم لتحليل مسارات الديناميات الجزيئية (MD). يقوم DIVINE بإنشاء تسلسل هرمي شامل للتجميع من خلال تقسيم المجموعات بشكل متكرر بناءً على مبادئ التشابه N-ary، مما يتجنب بشكل فعال العبء الحسابي لمصفوفات المسافة الزوجية O(N²). يتضمن الإطار معايير مختلفة لاختيار المجموعات، بما في ذلك…
مراجعة لتحليل البيانات الطوبولوجية والتعلم العميق الطوبولوجي في العلوم الجزيئية A Review of Topological Data Analysis and Topological Deep Learning in Molecular Sciences

2026 | المؤلف: JunJie Wee وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)

تقدم هذه القسم نظرة عامة على تحليل البيانات الطوبولوجية (TDA) كإطار عمل مهم لاستخراج ميزات ذات مغزى من البيانات الجزيئية المعقدة، لا سيما في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق الطوبولوجي (TDL). تتبع المراجعة تطور TDA من الطرق النوعية إلى النماذج الكمية المتطورة، مع التأكيد على الابتكارات الرئيسية مثل التجانس المستمر، واللابلاسيات المستمرة، والتعلم الآلي…
تحسين بايزي مجمع من خلال تعظيم احتمال تضمين الأمثل Batched Bayesian Optimization by Maximizing the Probability of Including the Optimum

2026 | المؤلف: Jenna C. Fromer وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

في هذا القسم، يقدم المؤلفون استراتيجية جديدة للاكتساب لتحسين بايزي (BO) تهدف إلى تعزيز تصميم الجزيئات من خلال اختيار المركبات عالية الأداء بكفاءة من مكتبات كيميائية واسعة. الطريقة المقترحة، التي تُسمى qPO (احتمالية الأمثل المتعددة النقاط)، تركز على زيادة احتمال احتواء الدفعة المختارة على الأمثل الحقيقي. هذه الطريقة تبسط عملية التحسين من خلال التعبير عن…
تصنيف متعدد الفئات قائم على OPLS واكتشاف العلاقات بين الفئات المدفوعة بالبيانات OPLS-Based Multiclass Classification and Data-Driven Interclass Relationship Discovery

2026 | المؤلف: Edvin Forsgren وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

تقدم الزيادة في انتشار مجموعات البيانات متعددة الفئات في علوم الأوميكس، واكتشاف الأدوية، والبحث السريري تحديات كبيرة في تحليل البيانات، خاصة في تمييز الفروق الدقيقة بين الفئات المتعددة. تعتبر نماذج OPLS-DA (تحليل التمييز باستخدام الإسقاط العمودي على الهياكل الكامنة) التقليدية فعالة من حيث قدراتها القوية على التمييز وقابلية التفسير؛ ومع ذلك، فإنها تواجه صعوبات في…
KNexPHENIX: سير عمل قائم على PHENIX لتحسين نماذج الهيكل البلوري والتبريد الإلكتروني

2026 | المؤلف: Suparno Nandi وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)

يتناول القسم تطوير وتقييم “KNexPHENIX”، وهو سير عمل شبه آلي مبني على برنامج PHENIX لتكرير الهياكل الجزيئية الكبيرة المستمدة من المجهر الإلكتروني بالتبريد (cryo-EM) والتبلور بالأشعة السينية. لقد أبرز الزيادة الأسية في الهياكل في بنك بيانات البروتين (PDB) التحديات في تكرير النماذج الذرية بدقة من الخرائط التجريبية. بينما يعتبر تكرير PHENIX القياسي متاحًا وسريعًا، إلا…
مجال قوة قابل للنقل لمحاكاة الامتزاز في الهياكل العضوية المعدنية مع مواقع معدنية مفتوحة استنادًا إلى إمكانيات 12–6–4 ليلارد-جونز

2026 | المؤلف: Meng Du وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: الكيمياء اللاعضوية (Inorganic Chemistry)

تقدم هذه الدراسة مجال قوة جديد (FF) يعتمد على إمكانيات لاندارد-جونز 12-6-4، مصمم خصيصًا لنمذجة امتصاص الغاز في الهياكل العضوية المعدنية (MOFs) التي تحتوي على مواقع معدنية مفتوحة غير مشبعة (OMSs). تكافح مجالات القوة التقليدية الكلاسيكية لتمثيل تفاعلات المضيف-الضيف بدقة بسبب عدم قدرتها على حساب تأثيرات الاستقطاب الناتجة عن OMSs الموجبة الشحنة. يتضمن FF المقترح…