Machine Learning methodology for the study of a disulfide exchange reaction

Die Thiol-Disulfid-Austauschreaktion ist eine nukleophile Substitution, die in einer großen Klasse von Proteinen stattfindet. Sie spielt eine wichtige Rolle für die dritt- und viertdimensionale Struktur von Proteinen und die Katalyse biologischer Reaktionen. Außerdem kann der Thiol-Disulfid-Austausch die Aktivität bestimmter Proteine regulieren. In dieser Arbeit werden die strukturellen und Umgebungsfaktoren, die diese Reaktion beeinflussen, diskutiert. Aufgrund ihrer Recheneffizienz hat sich die Density-Functional based Tight-binding (DFTB) Methode als beliebte und zuverlässige quantenmechanische Methode für Anwendungen in kondensierter Phase positioniert. Mit DFTB ist es möglich die freie Energiefläche komplexer Reaktionen zu erzeugen, da der Phasenraum usreichen abgetastet werden kann. Diese Einsparungen bei den Rechenkosten können jedoch auf Kosten einer geringeren Genauigkeit gehen. Beim Thiol-Disulfid-Austausch zum Beispiel weisen die Übergangszustände eine fehlerhate Struktur und Energie auf. Die Literaturrecherche zeigt, dass für eine korrekte Beschreibung dieser Reaktion sehr genaue ab initio Methoden verwendet werden müssen. Daher bestand die Motivation dieser Arbeit darin, die DFTB-Fehler mit einem maschinellen Lernansatz zu korrigieren. Um dies zu erreichen, haben wir ein neuronales Netzwerk vom Typ Behler-Parrinello verwendet, das die Energiewertdifferenzen zwischen der ab initio und DFTB Methode füreine gegebene Molekülstruktur erlernt. Die maschinell erlernte Energiekorrektur wurde dann in die DFTB+ Software implementiert. Mit diesem neuen Ansatz konnten wir hybride Quantum Mechanics/Molecular Mechanics (QM/MM)-Simulationen des Thiol-Disulfid-Austauschs mit Coupled Cluster und B3LYP-Genauigkeit mit einem Rechenaufwand durchführen, der mit DFTB vergleichbar ist. Dieser Korrekturalgorithmus ist auch in einer Pipeline mit grafischer Schnittstelle implementiert, die dem Benutzer hilft, Trainingsdaten zu generieren und zu arrangieren sowie das maschinelle Lernmodell in DFTB+ zu exportieren, um es in QM/MM-Simulationen weiter zu verwenden. Die Einführung dieser Pipeline soll die Anwendungsmöglichkeiten des Codes für neuronale Netze erweitern, indem das Wissen über Quantenmodellierung gegenüber einem Programmierhintergrund bevorzugt wird. Darüber hinaus stellen wir erste Arbeiten an einem maschinell erlernten Kraftfeld zur Beschreibung der Disulfid-Austauschreaktion unter Verwendung von Coupled Cluster-Referenzdaten vor

Overdamped van Hove function of atomic liquids

Using the generalized Langevin equation formalism and the process of contraction of the description we derive a general memory function equation for the thermal fluctuations of the local density of a simple atomic liquid. From the analysis of the long-time limit of this equation, a striking equivalence is suggested between the long-time dynamics of the atomic liquid and the dynamics of the corresponding \emph{Brownian} liquid. This dynamic equivalence is confirmed here by comparing molecular and Brownian dynamics simulations of the self-intermediate scattering function and the long-time self-diffusion coefficient for the hard-sphere liquid.Comment: 4 Figures, 23 page

¿Qué financian los nuevos bancos de desarrollo?

The current dynamism in the multilateral and regional financial actors map is manifested in various dimensions, one being the emergence of new actors. The recently created Asian Infrastructure Investment Bank (AIIB) and BRICS’ New Development Bank (NDB) have attracted increasing attention due to their challenge of complementing developing countries’ (specially infrastructure) needs. Five years after their start-up, this paper inquiries into their operating policies and main financial instruments, to then characterise their operational volume and the sectoral and geographical composition of their portfolios. In addition to the exponential lending growth, stand out differentials such as co-financing with traditional MDBs (AIIB) or financing from national and subregional development banks, or in local currency (NDB) stand out.El dinamismo en el mapa de actores financieros multilaterales y regionales de los últimos años se manifiesta en diversas dimensiones. Una de ellas es la emergencia de nuevos actores. El Nuevo Banco de Desarrollo del BRICS (NDB) y el Banco Asiático de Inversión en Infraestructura (AIIB) vienen captando una creciente atención debido a su desafío de complementar las necesidades, especialmente de infraestructura, del mundo en desarrollo. A cinco años de su puesta en marcha, este trabajo indaga en sus políticas operativas y principales instrumentos de financiamiento, caracterizando luego su volumen de operaciones y la composición sectorial y geográfica de sus carteras. Además del exponencial crecimiento prestable, destacan diferenciales como el cofinanciamiento con BMDs tradicionales (AIIB) o el financiamiento de bancos nacionales y subregionales de desarrollo, o en moneda local (NDB)