用于静电嵌入 QM/MM 神经网络势训练的 BMS25 生物分子多尺度模拟数据集

摘要

神经网络势（NNP）可在原子分辨率下研究生物过程，但其训练需要大量且多样的分子、构象与构型数据。该研究采用带静电嵌入的 QM/MM 形式，将溶质所在 QM 区与周围溶剂分子点电荷构成的 MM 区静电耦合。通过加速采样，研究者建立 BMS25 数据集，涵盖逾 50,000 种拓扑和超过 150 万个肽、微型蛋白、小分子及化学反应过渡态的独特构象，并提供 ωB97M-D4/ma-def2-TZVPP 理论水平下的能量、梯度与多极矩等数据。