SPICE, A Dataset of Drug-like Molecules and Peptides for Training Machine Learning Potentials
Peter Eastman , Pavan Kumar Behara , David L. Dotson , Raimondas Galvelis , John E. Herr , Josh T. Horton , Yuezhi Mao , John D. Chodera , Benjamin P. Pritchard , Yuanqing Wang
分类： 机器学习
2022-09-21
机器学习潜力是分子模拟的重要工具，但是由于缺乏高质量数据集来训练它们的发展，它们的开发阻碍了它们。我们描述了Spice数据集，这是一种新的量子化学数据集，用于训练与模拟与蛋白质相互作用的药物样的小分子相关的潜在。它包含超过110万个小分子，二聚体，二肽和溶剂化氨基酸的构象。它包括15个元素，带电和未充电的分子以及广泛的共价和非共价相互作用。它提供了在{\ omega} b97m-d3（bj）/def2-tzVPPD理论水平以及其他有用的数量（例如多极矩和键阶）上计算出的力和能量。我们在其上训练一组机器学习潜力，并证明它们可以在化学空间的广泛区域中实现化学精度。它可以作为创建可转移的，准备使用潜在功能用于分子模拟的宝贵资源。
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