MEXT "Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku"
スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 標準課題
Development and application of large-scale simulation-based inferences for biomolecules
生体分子シミュレータを基にした大規模推論システムの開発と応用
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March 21, 2025, 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Invited Speaker
Prof. Yoshihiro Hayashi (Institute of Statistical Mathematics)Language
JapaneseTitle
Sim2Realマテリアルズインフォマティクス：高分子材料データの乏しさを分子シミュレーションにより克服するAbstract
データ駆動形の高分子材料研究において、実験データベースの乏しさが大きな課題となっている。そこで、高分子物性計算を完全自動化するオープンソースソフトウェアRadonPyを開発し、大量のシミュレーションデータを生成した。このシミュレーションデータを用いて事前学習を行い、サンプル数の少ない実験データをターゲットタスクとしたsimulation-to-real（Sim2Real）転移学習に関する研究を展開している。Sim2Real転移学習による計算・実験間のギャップの補正や、事前学習データ数に対するSim2Real転移学習の汎化性能のスケーリング則、ベイズ最適化と組み合わせた光学用高分子材料の自動探索などのトピックについて紹介する。
February 26, 2025, 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Speaker
Mr. Tsuyoshi Kawai (Saitama Univ)Language
JapaneseTitle
MDシミュレーションのための生成モデルAbstract
前半で構造アンサンブルを得るための生成AI手法の一連のレビューを行って、後半では修士研究で行ったMDGENを用いた天然変性タンパク質の構造アンサンブルの生成について紹介する
September 25, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on ZoomOctober 30, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on ZoomSeptember 25, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on ZoomOctober 30, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Invited Speaker
Prof. Tohru Terada (Univ. Tokyo)Language
JapaneseTitle
Prediction and analysis of protein functions using computational methods
タンパク質の機能予測と分子シミュレーションによる解析Abstract
酵素は、環境負荷の少ない物質生産や、新規骨格を持つ薬剤候補化合物の生成への応用が期待されている。GenBankの非冗長アミノ酸配列データベースRefSeqには2億以上の配列が登録されている一方、タンパク質データベースUniProtKBのエントリのうち、機能が実験的に確認されたエントリを集めたSwiss-Protには、約57万が登録されているに過ぎない。したがって、有用な反応を触媒する酵素が、機能未知のまま、アミノ酸配列データベースに埋もれていると考えられる。私たちは、AlphaFoldによる予測構造を利用して、アミノ酸配列と立体構造の類似性に基づいて機能を予測する方法を開発した。既存の機械学習手法に基づく方法であるが、深層学習に基づく最新の方法より高い予測性能を示した。この方法は、機能既知の酵素との類似性に依拠しているが、私たちは、機能既知酵素との類似性が低い場合でも、機能を予測できるよう、分子シミュレーションに基づく方法の開発も行っている。本講演では、植物ホルモンの一種であるストリゴラクトンを合成する酵素について、AlphaFoldによる予測構造を用いて触媒機構解析を行った研究と、分子動力学シミュレーションを用いて、トランスポータの機能メカニズムを明らかにした研究を紹介する。
September 25, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Invited Speaker
Prof. Shuto Hayashi (TMDU)Language
JapaneseTitle
Molecular Dynamics Meets Deep Learning: A New Era of Efficient SimulationsAbstract
Molecular dynamics (MD) simulations have become an indispensable tool in computational chemistry, materials science, and biology. From protein folding to drug discovery, and from materials design to understanding cellular processes, MD simulations provide crucial insights across a wide spectrum of scientific disciplines. However, the computational cost of these simulations often limits their applicability to large systems or long-time scales. This seminar explores the frontier of integrating deep learning techniques with MD simulations to significantly enhance their efficiency without compromising accuracy.
July 31, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Speaker
Dr. Jaewoon Jung (RIKEN)Language
EnglishTitle
Large scale coarse-grained MD simulations from the development of GENESIS CGDYN.Abstract
Residue-level coarse-grained (CG) molecular dynamics (MD) simulations are widely used to analyze large-scale biological phenomena and to understand underlying mechanisms. Unlike all-atom MD, conducting large-scale simulations with CG is challenging due to difficulties in parallel computation. Complex energy/force functions and nonuniform particle density further hinder massively parallel computations on supercomputers. To address these challenges, we have developed a non-uniform domain decomposition method with dynamic load balancing and implemented in the GENESIS CGDYN program. Using CGDYN, we conducted MD simulations of droplets of intrinsically disordered proteins, observing their fusion process. Notably, we directly observed the Ostwald growth process, characterized by the dissolution of small droplets and their re-fusion into larger droplets. In the future, coarse-grained molecular models using “CGDYN” are expected to provide a powerful framework for simulating experimentally observable biological phenomena, elucidating the detailed mechanisms involved.
May 29, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Speaker
Dr. Naoyuki Karasawa (Saitama University)
唐澤 直之 博士 (埼玉大学)Language
JapaneseTitle
Application of relaxation mode analysis to quasi-elastic scattering data analysisAbstract
Quasi-elastic neutron scattering is a powerful technique for measuring relatively slow protein dynamics, reaching up to the submicrosecond scale. However, the complexity of the data interpretation often presents a significant challenge. This talk introduces a method for analyzing quasi-elastic scattering data based on an approach of relaxation mode analysis, which systematically identifies relaxation modes in a system from molecular simulations.
April 24, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Speaker
Dr. Tsuyoshi Ishizone (Meiji University)
石曽根 毅 博士 (明治大学)Language
EnglishTitle
Representation Learning for Biomolecule DynamicsAbstract
Protein structure / conformational space are often high-dimensional and difficult to interpret. To provide interpretability and improve downstream tasks such as Markov state model construction, representation learning are useful. In this talk, we first explain the basis of neural network and representation learning followed by representation learning for protein dynamics. The methodologies include the existing continuous embedding methods and methods we previously developed. We will explain our in silico experiment and compare the representation learning methods for chignolin folding dynamics.
April 19-22, 2024. Participated in the International Conference on Theoretical and High Performance Computational Chemistry 2024 (ICT-HPCC24) held in Wuhan, Chia. Dr. Matsunaga served as the chair of the conference. Dr. Matsunaga, Dr. Brandani, and Dr. Miyashita gave invited talks from this project.
February 28, 2024. 15:30-17:00 Fugaku monthly seminar on Zoom
Invited speaker
Dr. Atsushi Tokuhisa (Senior Scientist, RIKEN Center for Computational Science, HPC- and AI-driven Drug Development Platform Division, Biomedical Computational Intelligence Unit)
徳久 淳師 博士 (上級研究員 理化学研究所 計算科学研究センター HPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門 バイオメディカル計算知能ユニット)Language
JapaneseTitle
Accelerating AI Inference of Protein 3D Structures utilizing the Supercomputer “Fugaku” for Genome-Scale Simulations
ゲノム規模のシミュレーションを目指した、スーパーコンピューター「富岳」を活用したタンパク質構造推論AIの高速化Abstract
We report that the developed “OpenFold-for-Fugaku" dramatically improves the throughput of protein 3D structure inference by using multiple nodes in the supercomputer “Fugaku”. We believe that the achievements enable for realizing genome-scale simulations. https://github.com/RIKEN-RCCS/OpenFold-for-Fugaku
開発した「OpenFold-for-Fugaku」は、スーパーコンピュータ「富岳」の複数ノードを利用することで、タンパク質の立体構造推論のスループット性を飛躍的に向上することを報告する。この成果により、ゲノムスケールシミュレーションの実現が期待できる。 https://github.com/RIKEN-RCCS/OpenFold-for-Fugaku
January 31, 2024. 15:30-17:40 Fugaku monthly seminar on Zoom
Invited speaker
Dr. Koya Sakuma (Nagoya University)
佐久間 航也 博士 (名古屋大学)Language
JapaneseTitle
AlphaFold2について：とくに構造モジュールの仕組みAbstract
AlphaFold2は構造生物学や構造バイオインフォマティイクス界隈に多大な影響を与えた。その予測性能に注目が集まりがちであるが、深層学習をEnd-to-endな形で立体構造予測問題に適用したという点でもAlphaFold2は革新的であった。AlphaFold2はEncoderとしてEvoformerを、DecoderとしてStructure moduleを備えた、広い意味でのTransformerモデルと解釈することができる。本セミナーでは、特に「デコーディングとしての立体構造モデリング」を担当するStructure moduleについて、AF2原著論文の情報などに基づき議論した上で、その利用可能性などにも触れる。
January 9-10, 2024. 富岳成果創出プログラム標準課題ワークショップ Workshop on "Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku"
Venue:
6F IIB salon @ RIKEN Integrated Innovation Building (IIB)
Address 住所 兵庫県神戸市中央区港島南町６丁目７−１
https://ithems.riken.jp/en/access/integrated-innovation-building
Connected by a pedestrian bridge from the port liner Iryo Center station,
and the entrance is on the 2nd floor.
Please receive a guest ID card from the security guard and go to the 6F floor.
ポートライナー医療センター駅から歩道橋でつながっており
2Fが入口です。守衛さんにゲストIDカードをもらって6Fへ上がってください。
Program:
Jan. 9th
13:00-13:30 Matsunaga group (including discussion)
13:30-14:00 Takada group (including discussion)
15 minutes break
14:15-14:45 Tama group (including discussion)
14:45-15:15 Mori group (including discussion)
15 minutes break
15:30-16:00 Kobayashi group (including discussion)
16:00-16:30 Nakamura group (including discussion)
10 minutes break
16:40-17:30 Invited talk by Dr. Yuji Sugita (RIKEN)
Jan. 10th
10:00 - 10:45 Discussion on GENESIS and ML/AI (discussion leader: Matsunaga)
15 minutes break
11:00 - 12:30 Talks by post-docs and students (10 minuites slot including discussion. some talks are given in Japanese)
Tsuyoshi Ishizone (Meiji Univ) Onsight
Yu Han (Meiji Univ) Onsight
Riku Sugiura (Meiji Univ) Onsight
Soichiro Oda (Saitama Univ) Onsight
Ryuhei Oshima (Saitama Univ) via Zoom
Hironori Matsubara (Saitama Univ) via Zoom
August 9-10, 2023. International workshop on “Multi-scale Molecular Dynamics Simulation and Machine Learning of Biomolecular Systems” was held at RIKEN Wako Campus, co-hosted by this project. The organizers are Dr. Sugita (RIKEN), Dr. Yagi (RIKEN), Prof. Okamoto (Nagoya Univ.) and Dr. Matsunaga. Dr. Matsunaga, Dr. Brandani, and Dr. Miyashita gave invited talks form this project.
April 28, 2023. The kick-off meeting for this project was held.
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