摘要：本视频介绍了Flare自动确定FEP计算最佳λ的新方法。通过预计算获得相空间重叠矩阵可以发现λ值相距太远而无法良好收敛的区域，应用迭代引入额外的λ值并重复计算，输出一组优化的λ值，可确保所有相邻λ值之间具有良好相空间重叠，同时最小化需要模拟的λ窗口的总数。对标准数据集的验证表明，此方法可以将模拟时间减少30%而不损失准确性。
日程
时间：2022年4月27日，晚上10：00
地点：在线视频会议
时长：45分钟
费用：免费
摘要
得益于改进的算法、更快的硬件和更好的可用性等几个原因，人们在药物发现中越来越多使用相对结合自由能计算。此类计算通常涉及使用炼金术中间体，其中一种配体以非物理方式转化为另一种配体。究竟如何进行这种转换的选择会对自由能计算的稳定性和准确性产生很大影响。坐标λ的变换通常是端点之间的线性变化，或者用sigmoidal函数在端点附近额外使用更高的分辨率。然而，λ值的选择并不总是很清楚：如果λ窗口太多，则会浪费计算资源；而且，如果相邻λ之间的间距太大，则精度可能会受到影响。
在本次网络研讨会中，我们提出了一种用于自动确定最佳λ规划的新方法。通过一个短的预计算来获得相空间重叠矩阵，对该矩阵进行分析可以发现λ值相距太远而无法良好收敛的区域。在这种情况下，可以应用迭代过程来引入额外的λ值并重复计算，输出一组优化的λ值，可确保所有相邻的λ之间具有良好相空间重叠，同时最小化需要模拟的λ窗口的总数。对标准数据集的验证表明，模拟时间可以减少30%而不损失准确性。
演讲者：Dr Mark Mackey, Chief Scientific Officer
Mark是剑桥大学的化学专业博士，为英国皇家化学学会的会员，曾任职于Napp制药公司与默沙东。在2002年Cresset公司成立时，Mark是创始人之一。于2013年，他出任CSO并领导Cresset的科学团队，为我们的基本科学方法和软件开发做出了根本性的贡献。他努力以符合我们严谨科学卓越声誉的方式扩展公司的科学基础，他的团队目前的研究包括将XED力场应用于蛋白质和改善水分子处理的新方法。
